At the Edge of Language: Truth, Falsity and Responsibility inTeacher Education
Notice bibliographique
Résumé
I got into some problems with the administration. I tried to split up one group because they were unevenly matched. The previous day they were just killed so I tried to split them up and I didn’t explain my rationale beforehand or while I was doing it.... So I tried to move them over and somehow the students collaborated that they wanted to stay on the same team.... I found out this after...the fact that they actually switched ... and went back to their own teams...like they were before.... So I expressed my frustrations, you know, silently say[ing] I just don’t like it. [Laughing] So they saw me do this and I chewed out a student beforehand.... And so she obviously got really upset about it and the students who actually collaborated to form their own group again...talked her into...going to the administration and filing an incident report that I had driven a student to tears and swore at them.... So I’m in the lunchroom interacting with the staff ... and the Principal comes up and says, “What happened in class today?” I didn’t mention what I expressed in frustration and I said nothing like this happened ... because I knew what it was going to look like.... (Reza, student teacher)
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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 | 0,037 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,110 |
| Communication savante | 0,020 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».