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Enregistrement W1989803080 · doi:10.1002/sce.1017

Pedagogical context knowledge: Toward a fuller understanding of what good science teachers know

2001· article· en· W1989803080 sur OpenAlexaff
John Barnett, Derek Hodson

Notice bibliographique

RevueScience Education · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensInstitute for Christian Studies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Mathematics educationScience educationKnowledge baseSituatedKnowledge levelSociology of scientific knowledgePedagogyPsychologyComputer scienceSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A codified model of teacher knowledge, situated in school science teaching, is proposed as a synthesis of a number of models, metaphors, and notions already described in the literature about teachers' knowledge. This model, called pedagogical context knowledge, suggests that in discussion of their classroom practice, exemplary science teachers utilize four kinds of knowledge: academic and research knowledge, pedagogical content knowledge, professional knowledge, and classroom knowledge. The model is used to examine data collected through interviews with science teachers about the ways in which they design and implement science lessons. Analysis of the data shows that the model is sufficiently robust to provide a simple and rapid, yet effective and efficient way of examining teachers' views and the knowledge base in which they are embedded. © 2001 John Wiley & Sons, Inc. Sci Ed 85:426–453, 2001.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0020,016
Communication savante0,0130,025
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,287
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeQualitatif
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

Citations363
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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