Negotiating expertise in an action research community
Notice bibliographique
Résumé
When teachers talk back to theories, making them “internally persuasive discourse … half ours and half someone else's” (Bakhtin, 1981, pp. 345–346), theories can be dynamic, can lead to productive dialogue and generative reflection. (Ritchie & Wilson, 2000, p. 18) Introduction Research collaboration between teachers and academics has recently been advocated not only as a means of producing good educational research, but also as a powerful form of teacher education. In this chapter, we examine some discursive episodes in the research meetings of a group of variously situated educators, a group of which we are members. The group, composed of teachers of children, a video ethnographer, graduate students, and a professor in a faculty of education, is interested in the education of children of diverse language and ability backgrounds. In this chapter, we examine occasions upon which participants in our group talk back to, create, and modify their own and others' theories and knowledge and other occasions that seem to preclude, or at least inhibit, such conversations. In so doing, we hope to understand better how to engage in collaborative research and teacher education in ways that allow for generative dialogue and critical action that leads to classrooms in which children, as well as teachers, are able to talk back and participate in dialogue with their own and others' theories and knowledge. Collaborative educational research Including differently situated educators in educational research activities has often been discussed in general educational and, more recently, in second language educational literature (Bailey et al., 1998; Cochran- Smith & Lytle, 1999a, 1999b; Freeman & Johnson, 1998; Nunan, 1992).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,118 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,053 |
| Communication savante | 0,021 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».