Implementing Coteaching and Cogenerative Dialoguing in Urban Science Education
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 7 years the authors have been involved in the development of a new model for the education of science teachers that has the potential to address teacher education in challenging urban settings characterized by problems such as teacher turnover and retention, low job satisfaction, and contradictions arising from cultural and ethnic diversity. An intensive research program accompanied the development effort; the research results were used as resources in redesigning the evolving model to make it more appropriate for the situations at hand. The science teacher education program at an urban university was built around a yearlong field experience, during which all prospective teachers learned to teach in an urban high school while coteaching, that is, while teaching at the elbow of a mentor teacher or one or more peers. Over this period, a number of different configurations of coteaching and the associated cogenerative dialoguing were tried, tested, and investigated. The paper describes the historical development of the different configurations of the model and the emergent contradictions that led the researchers to enact changes to their approach. The central idea in the development effort was the creation of an environment that (a) best affords the learning of how to teach in urban high schools, (b) decreases teacher isolation, (c) mitigates turnover and retention, and (d) addresses contradictions arising from the cultural and ethnic diversity of students and teachers. Most importantly, this model of teacher education and enhancement simultaneously multiplies the resources and opportunities to support the learning of students.
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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 | 0,015 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».