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Enregistrement W2002427544 · doi:10.1080/19415257.2014.933120

Collaborative inquiry as a professional learning structure for educators: a scoping review

2014· review· en· W2002427544 sur OpenAlexaff
Christopher DeLuca, Jason Shulha, Ulemu Luhanga, Lyn M. Shulha, Theodore Michael Christou, Don A. Klinger

Notice bibliographique

RevueProfessional Development in Education · 2014
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfessional learning communityProfessional developmentFaculty developmentPedagogyFocus groupSociologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collaborative inquiry (CI) has emerged as a dominant structure for educator professional learning in the twenty-first century. CI engages educators in collaboratively investigating focused aspects of their professional practice by exploring student responses to instruction, leading to new understandings and changes in classroom teaching. However, despite the increased presence of CI, research on CI frameworks has yet to be consolidated and synthesized. The purpose of this systematic, scoping review was to examine literature on the structure, challenges, and benefits of CI as a professional learning structure for educators (i.e. teachers, principals, school district leaders). In total, 42 sources were identified and analysed in relation to characteristics of CI, supports and resources for CI, empirically supported benefits of CI, and enactment challenges. The review found that the majority of texts and research in this field are highly practical, describing CI steps or case-study examples. Accordingly, the current literature reviewed in this paper largely serves a how to function for engaging in CI projects with empirical data collected from primarily case-study work. The literature also provides preliminary theoretical articulations for CI as a professional learning structure for educators. The paper concludes with identified areas for future CI research related to: clarifying the focus of CI initiatives, articulating what ‘inquiry’ means in CI, and sustaining CI within the profession of teaching.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0170,019
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,464 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations84
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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