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Enregistrement W2030372233 · doi:10.1111/j.1467-9620.2006.00694.x

Student Cohorts in Teacher Education: Support Groups or Intellectual Communities?

2006· article· en· W2030372233 sur OpenAlexaff
Kelvin Seifert, David Mandzuk

Notice bibliographique

RevueTeachers College Record The Voice of Scholarship in Education · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBachelorCohortPsychologyFriendshipHigher educationPedagogySociologyMedical educationSocial psychologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent initiatives in preservice teacher education have experimented with cohorts as a way to create supportive ties among peers, mutual intellectual support, and a sense of professionalism. The initiatives reflect a belief in collaboration, one expressed in educational literature supporting related forms of collaboration in education, such as descriptions of learning communities and of cooperative learning in classrooms. A review of this literature suggests a number of cautions, however, about the value and success of collaboration among colleagues, and in any case does not address the needs of cohorts in teacher education directly. To begin closing this information gap, the authors studied one particular teacher education program organized around cohorts. Sixteen students in a preservice bachelor of education program were interviewed at length about their experiences with cohort peers. Their comments were analyzed for recurring themes. Overall, they expressed a liking for cohort organization, but to varying degrees. Appreciation of the cohorts was focused almost entirely on the immediate social support provided by the cohort as a whole. It had little to do with its potential for academic stimulation, long-term professional ties, or individual personal friendships. Students reported a number of factors that affected their liking for cohorts, such as their age, prior family or job responsibilities, religion, and geographic distance of their home from the university.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations60
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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