Mentoring Student Teachers to Support Self‐Regulated Learning
Notice bibliographique
Résumé
We use the term “self‐regulated learning” (SRL) to describe independent, highly effective approaches to learning that are associated with success in and beyond school. Research has indicated that fostering SRL in elementary school children requires a level of instructional sophistication and student awareness that may be beyond the capabilities of beginning teachers. This article presents findings from the first 2 years in a 4‐year investigation of whether and how highly effective, high‐SRL teachers in a large, diverse, suburban Canadian school district can mentor student teachers to design tasks and develop practices that promote elementary school students’ SRL. Across Years 1 and 2, 37 student teachers were paired with 37 mentor teachers in grades K–5 in a cohort that emphasized SRL theory and practice. In general, student teachers remained with the same mentors throughout their yearlong teacher education program and were supported by faculty associates (teachers seconded by the university to supervise student teachers’ practice) and researchers who also had expertise in promoting SRL. Researchers observed mentor and student teachers teaching, videotaped professional seminars, and collected samples of student teachers’ reflections on teaching, lesson plans, and unit plans. The observational data, which are the focus of this article, indicated that many student teachers were capable of designing tasks and implementing practices associated with the promotion of SRL. In general, student teachers’ tasks and practices resembled those of their mentors, and the complexity of the tasks that mentors and student teachers designed was strongly predictive of opportunities for students to develop and engage in SRL.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».