Introducing Co-Teaching and Co-Generative Dialogues in a Pre-Service Teaching Practicum: Stepping in and Remaining Contradictions
Notice bibliographique
Résumé
This article reports on collaborative teaching practices and co-generative dialogues incorporated into a Master of Arts (MA) in Teaching English as a Second Language (TESL) practicum at a large northeastern U.S. university with a focus on uncovering the processes associated with learning-to-teach. The paper describes the contents of the existing pre-service teaching practicum as well as the supplementary activities that were introduced. The article presents two main findings: (1) Co-teaching opportunities provided critical support to the pre-service teachers as they began teaching, and (2) Although the co-generative dialogues were set up to mediate a reflexive dialogue around the nature of teaching, we found that the pre-service teachers retained some teaching beliefs that were in conflict with those of the mentors even at the end of the practicum. Despite the extended opportunities to discuss their respective teaching beliefs, the mentors were not prepared to deal with the pre-service teachers’ unresolved concerns, which bears important implications for how to prepare mentors to work with novices in the context of an MA TESL practicum.
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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 | 0,027 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,027 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| 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 ».