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Enregistrement W1560524119 · doi:10.21432/t2zc74

Animating inquiry-based teaching in grade-school classrooms

2008· article· en· W1560524119 sur OpenAlexaffvenue
Shelly Kinash

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPedagogyProfessional developmentPsychologyMathematics educationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes interpretive empirical research with five teachers who: a) articulate their pedagogy as defined by an inquiry-based stance, b) use digital technologies within their teaching, and c) engaged in online and/or face-to-face professional development with the Galileo Educational Network (GENA). Four questions guided the inquiry: what does inquiry mean to teachers; what is it like to be an inquiry-based teacher; what supports teachers in fostering inquiry, and; what is the relative impact of the three models of supports offered through GENA – face-to-face only, online only, and combination face-to-face and online. Analysis revealed that meaningful and regular connection with GENA staff serving an animation role superseded the support model; it did not matter whether the supports were provided at a distance or face-to-face. Recommendations derived from the experiences of the five teachers inform the professional supports necessary to nurture teachers’ inquiry-based stance and approaches. Résumé: Cet article décrit une étude empirique interprétative réalisée avec cinq enseignants qui a) articulent leur pédagogie autour de l’investigation, b) utilisent des technologies numériques pour enseigner, et c) se sont impliqués dans du développement professionnel en ligne ou en face à face avec le Galileo Educational Network (GENA). Quatre questions ont guidé l’enquête : que veut dire investiguer pour les enseignants, que veut dire être un enseignant utilisant l’investigation, qu’est-ce qui soutient les enseignants dans leur encouragement de l’investigation, et, quel est l’impact relatif des trois modèles de soutien offerts par l’équipe de GENA, face à face, en ligne et une combinaison face à face et en ligne. L’analyse a révélé qu’un lien significatif et régulier avec l’équipe de GENA, qui joue un rôle d’animation, remplace le modèle de soutien. Il importait peu que le soutien soit offert à distance ou en face à face. Des recommandations découlant des expériences des cinq enseignants nous informent du soutien nécessaire pour encourager les enseignants utilisant des approches par investigation.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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