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Enregistrement W1996421754 · doi:10.4018/978-1-4666-1788-9.ch009

The Teachers They Are Becoming

2014· book-chapter· en· W1996421754 sur OpenAlexaff
Lorayne Robertson, Janette Hughes

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2014
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiteracy, Media, and Education
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaptopLiteracyTransformative learningPedagogyCritical literacyDigital literacyDigital storytellingTechnology integrationMathematics educationInformation literacySociologyComputer sciencePsychologyTeaching method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors review all aspects of a Language Arts methods course for pre-service teachers, one which employs a multi-literacies pedagogy (The New London Group, 1996) and is taught at a laptop-based university. The course begins with a deliberate immersion into the complexities of multiple literacies, including digital literacy and critical literacy. The authors outline the course assignments, resources and instructional goals to determine how technology impacts pre-service teacher learning and intended future practice. The qualitative data sources include digital artifacts such as digital literacy stories, book talks that focus on social justice issues, and media literacy lessons. In addition, the researchers draw from cross-program data based on teacher candidate reflections and interviews. The data suggest that both the use of digital technology and a multi-literacies pedagogy can help pre-service teachers reflect on personal experiences to develop literacy teaching and learning practices that have transformative elements.Request access from your librarian to read this chapter's full text.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,669
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations7
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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