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Enregistrement W2072513736 · doi:10.1177/0022487110382917

Teacher Learning in a Context of Educational Change: Informal Learning Versus Systematically Supported Learning

2011· article· en· W2072513736 sur OpenAlex
Annemarieke Hoekstra, Fred Korthagen

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Teacher Education · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensNorthern Alberta Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfessional learning communityPsychologyExperiential learningContext (archaeology)Informal learningCertificationLearning sciencesPedagogyActive learning (machine learning)Open learningProcess (computing)Cooperative learningEducational technologyProfessional developmentMathematics educationTeaching methodComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After certification, teachers do not often receive systematic support in their learning and hence mainly depend on informal learning opportunities at work. The present study addresses the question of if and how supervision makes a difference to teacher learning. In a longitudinal mixed-method study, the learning of one teacher is documented in a year in which she had no systematic support but had to adjust herself to an educational innovation. The authors also studied this teacher in a consecutive year in which she did receive individual supervision. During supervision, the teacher became aware of beliefs and patterns that had previously inhibited her from change. This awareness precipitated significant changes in her beliefs and classroom behavior as well as the way she learned. The findings suggest that professional learning will take place only if a teacher is supported in learning how to deal effectively with personal factors involved in the learning process.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,229 · 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