Complexity Science and Cohorts in Teacher Education
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we examine the nature of our self-study practices in an elementary teacher education cohort called CITE (Community and Inquiry in Teacher Education). We argue that self-study is not only important to our continued work in CITE but also a critical feature of professional practice in general. Two general questions frame our analysis: (1) What is significant about cohorts in teacher education? (2) How might complexity science inform our understanding of cohorts in particular and of teacher education programs in general? We argue in the paper that the use of a cohort-type structure in a teacher education program provided us with flexibility and potential for improvisation to address the perennial problems of program fragmentation. To better understand our own teaching and learning practices in this community setting, we sought an analytic framework that emphasized the importance of the learning potential of the collective as opposed to just the learning potential of the individual. We argue that complexity science, with its ecological emphasis on learning systems, is such an analytical framework. We generate six propositions about the role and value of cohorts in teacher education that arise from self-study of our own practice.
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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 | 0,013 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,025 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».