Stitching Together a Teacher's Body of Knowledge: Frankie N. Stein's ePortfolio
Notice bibliographique
Résumé
In this article the authors report on research into how an ePortfolio (eP) process can address the critique that teacher education programs offer fragmented course experiences and too often focus on narrow instrumentalist approaches emphasising the ‘how to’ and the ‘what works' — implying that learning how to teach is about stitching together separate pieces of knowledge transmitted in an array of teacher education courses. In contrast, the authors believe that an eP process, systematically developed within a teacher education program, can create a complex and self-renewing system that grows from both individual and programmatic assessment of student learning. Using the eP entries of 45 elementary pre-service teachers and interviews with eight graduating pre-service teachers, they have crafted five ethnographic fictions. These narratives, drawing on themes generated in the data analysis, offer an insight into the lived experience of being a pre-service teacher in a teacher education program that uses an eP practice. Using a complexity theoretical lens the authors show how the eP process creates the conditions that enables pre-service teachers to communicate reflective thinking about teaching as they develop an understanding of learning and learners in emergent ways. The authors show how the eP process enables pre-service teachers to form a personal and collective sense of their forming teacher identity from course and practical experiences that can be integrated into an inter-connected sense of becoming a teacher.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| 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 | 0,007 | 0,026 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».