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Enregistrement W1508354913

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

2014· article· en· W1508354913 sur OpenAlexaffabout
Fiona Benson, Kate Hooton

Notice bibliographique

RevueGlobal Education Review (Mercy College, New York) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative Teaching and Inclusion
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComponent (thermodynamics)Mathematics educationSociologyPedagogyTeacher preparationTeacher educationPolitical scienceEconomic growthPsychologyEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,846

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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