MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2124002552 · doi:10.1080/0969594x.2014.967168

Instructional Rounds as a professional learning model for systemic implementation of Assessment for Learning

2014· article· en· W2124002552 sur OpenAlex

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.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueAssessment in Education Principles Policy and Practice · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfessional learning communityProfessional developmentPsychologyValue (mathematics)PedagogyMathematics educationSession (web analytics)Medical educationMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research was to examine the implementation of a professional learning project aimed at building educators’ knowledge and skills in assessment for learning (AfL) within two school districts in Ontario, Canada. Specifically, the research examined the value of a two-tier Instructional Rounds (IR) professional learning model. This professional learning model was unique because it engaged both teachers and principals in collaboratively learning and implementing AfL strategies in order to develop systemic capacity in assessment. In total, 12 principals, 48 teachers, two superintendents and two school district assessment consultants participated in the study. Data were collected through observations of IR sessions, classroom observations, interviews, IR session reflections and a post-project survey. Findings from this study report on positive changes in teachers’ and principals’ conceptions and implementation of AfL as well as on the value and challenges of IR as a professional learning model. The paper concludes with a discussion on developing systemic capacity in AfL through an IR model of professional learning.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,835

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,451 · 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