Notice bibliographique
Résumé
\n \t\t\tAs part of the Commonwealth-funded project, Growing Our Own, Charles Darwin University, in partnership with the Darwin Catholic Education Office, is delivering a preservice education degree program to remote indigenous communities. This paper employs a case study approach to investigate how the program is operating in one of the communities, using examples from the Wadeye local context. In remote community schools, there is a high turnover of staff each year. In addition, there are very few indigenous teachers, although nearly every classroom has an indigenous Teacher Assistant, particularly in the bilingual schools. There are other connected issues, such as school attendance statistics and providing role models for young people.In order to build a more sustainable staff and increase the number of indigenous teachers from within the local community, lecturers from Charles Darwin University travel to five remote communities each week of the school year to deliver preservice teacher education to small groups of teacher assistants. Because they already work in classrooms every day, their ability to take a whole day for their university studies is only possible because of cooperation from their mentor teacher and the school. The program is designed to link closely with the daily work the teacher assistants are already doing in their classrooms. The learning tasks and assessment items are planned to complement and enrich their practice in the local environment, and to reposition them from being seen as teacher assistants to teachers. In this truly work-integrated learning model, the students’ daily work is essential to their studies.\n
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».