Building a sustainable structure to support the Adaptive Mentorship model in teacher education
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to develop a deeper understanding of how to implement a professional development training strategy for the Adaptive Mentorship (AM) model (Ralph and Walker, 2010a) and explore how cooperating teachers used the model, not only to assist pre-service teachers in their development, but also to reflect on their role as a mentor. Design/methodology/approach – This research design uses a collective case study approach. The researchers are positioned in the study as active agents, not only in the traditional way as administrating a questionnaire but as participant leaders. The questionnaire was designed to collect data on the frequency of use and effectiveness of the AM model. It was sent to cooperating teachers, for two years from two different cohorts (n=141,n=123). Findings – By the end of the second year 84 percent of the cooperating teachers said they “did or mostly did” understand the AM model after the seminar. Less than half of the cooperating teachers (42 percent) recommended that the AM model should be used at seminar. Of the rest, while 21 percent were not in favor of the AM model being used, 37 percent would consider using it at seminar. The findings in this study suggest that for many cooperating teachers the notion of reciprocal development had not yet permeated their consciousness. Originality/value – This study will guide future cooperating teacher professional development sessions to support cooperating teachers as they make the paradigmatic shift from supervisor to mentor. To the knowledge it is the only study that explores the professional development training necessary for implementing the AM model with an entire cohort of interns.
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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 | 0,017 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».