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Enregistrement W1950459092 · doi:10.1002/j.1949-3533.2000.tb00260.x

The Case for Decision‐Forcing Cases: Preparing Teachers for EFL Settings

2000· article· en· W1950459092 sur OpenAlexaff
Jane Jackson

Notice bibliographique

RevueTESOL Journal · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingConversationWonderPsychologyClass (philosophy)Mathematics educationStairsPedagogyHistorySocial psychologyCommunicationComputer scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As Mary climbed the three flights of stairs to the 4B (Grade 10) classroom, she wondered how well her conversation class would go. She was usually pretty upbeat, but today she had an uneasy feeling in the pit of her stomach. When she finally reached the classroom, the math teacher was still not finished. It would be another short session—probably just 25 or 30 minutes. Seeing the students only once every 6 days didn't help either. The year was almost over and she still didn't know most of their names. No wonder! She was seeing over 700 students each week! Mary Martin, a NET (native‐English‐speaking teacher) from Australia with almost 20 years of teaching experience, had only been at the Chan Chu Secondary School for 8 months and was still feeling her way around. This was her first EFL experience, and Hong Kong was a bit of a shock. She was really enjoying it, but there were so many things to adjust to. A few weeks ago, she decided to try using cooperative learning techniques in her classroom to provide more opportunity for her students to practice their English in small groups. They were much more at home with “chalk and talk,” but Mary was determined to experiment, even though they were generally resistant to anything new. Crammed into a small, stuffy room were 43 science students, 37 boys and 6 girls. Most were at the Band 4–5 level (low achievers on exams) and were not motivated to learn English. Many seemed completely apathetic and dispirited. Some even acted scared of her, although that was changing. In the corridor, several students were now saying hello to her instead of shifting their eyes and rushing away. She was pleased about that. After the math teacher exited the class, Mary took a deep breath and entered. The students pushed back their chairs, stood up, and recited, “Gooooood afternooooon, Miiiiiisssss Maaaaartin.” Mary smiled and greeted the class before asking them to take their seats. She wasn't sure if she'd ever get used to the formality. Mary clapped her hands and called out: “Today, we are doing group work, which means we are ‘fighting against the clock.‘ What do I mean by ‘fighting against the clock?’ I mean that we are going to have to quickly move our tables and chairs today. We are going to have to sit in groups of four, okay?” (excerpted from Jackson, 2000)

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,140
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,140
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0310,023
Communication savante0,0210,025
Science ouverte0,0090,025
Intégrité de la recherche0,0170,024
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,008

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,378 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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