Awakeness, complexity and emergence: Learning through curriculum theory in teacher education
Notice bibliographique
Résumé
In this self-study research, we explore how the work of significant and diverse curriculum scholars informed the learning of teacher candidates within an intensive summer semester that serves as the foundation for a Secondary Teacher Education Program (STEP) at a Canadian university. Questions that guided our inquiry include: How did teacher candidates take up and negotiate theory as part of their emerging professional identities? How did teacher candidates understand the relationship between pedagogy and their learning of/through curriculum theory? How did teacher candidates embody diverse theories and how did they understand the significance of this within and beyond this foundational semester? And finally, as teacher educators, how are our beliefs, understandings and practices developing through this self-study? We employed a qualitative, grounded theory approach and engaged in iterative cycles of analysis with learning artifacts and interview transcripts from 26 teacher candidates. We identified the rich and layered themes of emergence, complexity, and awakeness, which revealed shifts in teacher candidates’ awareness in relation to their evolving identities. We discuss these themes in relation to the above questions and locate the influences of the selected theorists. This research contributes to the field of curriculum studies through offering a living case that explores how taking up diverse and contemporary curriculum theorists has potential to both support teacher candidates to experience praxis and shift the ground of teacher education.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,045 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».