Teacher Professional Growth in an Authentic Learning Environment.
Notice bibliographique
Résumé
The last several decades have been marked by tremendous changes in education \n- technological, pedagogical, administrative, and social. These changes have led to \nconsiderable increments in the budgets devoted to professional development for teachers \n~ with the express purpose of helping them accommodate their practices to the new \nrealities oftheir classrooms. However, research has suggested that, in spite of the \nemphasis placed on encouraging sustained change in teaching practices, little has been \naccomplished. This begs the question of what ought to be done to not only reverse this \noutcome, but contribute to transformational change. The literature suggests some \npossibilities including: a) considering teachers as learners and applying what, is known \nabout cognition and learning; b) modifying the location and nature ofprofessional \ndevelopment so that it is authentic, based in the classroom and focusing on tasks \nmeaningful to the teacher; c) attending to the infrastructure underlying professional \ndevelopment; and d) ensuring opportunities for reflective practice. This dissertation \nlooks at the impact of each ofthese variables through an analysis ofthe learning \njourneys of a group ofteachers engaged in a program called GrassRoots in one midsized \nschool board in Ontario. Action research was conducted by the researcher in his \nrole as consultant facilitating teacher professional growth around the use of Web sites as \nculminating performance tasks by students. Research focused on the pedagogical \napproach to the learning of the teachers involved and the infrastructure underlying their \nlearning. Using grounded theory, a model for professional development was developed \nthat can be used in the future to inform practices and, hopefully, lead to sustained \ntransformational school change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».