A Decade of Evolution in the Practice Teaching Component Of a Canadian Teacher Education Program: What Drove Change, What Insights Were Gleaned, And What Challenges Lie Ahead
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the many and diverse factors that have driven changes to the field-based component of a program of teacher education in a large Canadian university over the past 10 years.We look at key contexts of influence to any work in program change; that of internal and external bodies at the institutional level, the operational or program delivery level, feedback from stakeholders in teacher education, and lastly, the research and scholarship in teacher education that provides a framework for innovation and improvement.A significant inclusion in this paper is the perspective on the support at ground level that is required, but rarely acknowledged, to move any change initiatives forward.We present models that capture a decade of change to 4 undergraduate field experiences and 2 graduate level internships that comprise the field component of our teacher education program.We share key indicators of success resulting from these changes, highlight important insights gleaned, and point to pressing challenges that we face as we look to future program evolution that will carry us into the next decade.While this work reflects one single field-based component of a teacher education program in Canada, we trust that useful parallels can be drawn by the reader as they contemplate or are in the process of addressing and moving through similar orbits of change and evolution within their own programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».