In their Own Words: Using First-Year Teacher Blogs to Prepare Preservice Educators
Notice bibliographique
Résumé
Teacher-preparation programs strive to bridge the gap between theory and practice, and to prepare preservice teachers for the challenges and realities of the classroom. As budgets tighten and the alternative and online preparation of teachers becomes more common, field experiences in classrooms are increasingly limited. Creatively bridging the gap between theory and practice using teacher-created blogs provides preservice teachers the opportunity to gain insight into the challenges and life of teachers as well as the chance to reflect and make connections between coursework and their future profession. Although preservice teachers are often required to create blogs, little attention has been given the use of teacher blogs as a part of course readings and discussions, or as a supplement or replacement for field experiences. The purpose of the present study was to first explore the impact first-year teacher blogs had on pre-service teacher perceptions of the classroom, and then to determine if reading, analyzing and reflecting on the blogs impact how students perceive the applicability and utility of course content. Participants were 58 undergraduate preservice teachers seeking initial certification and enrolled in an educational psychology course at the regional campus of a public midwestern university in the United States. Results indicated that the teacher-created blogs impacted preservice teacher reflection and refinement of the realities of the classroom, and that reading teacher accounts via blogs facilitated realistic expectations of the challenges facing novice teachers. The finding may prove useful in that utilizing blogs may be helpful in situations when courses are on-line, or do not include the recommended opportunity for practical classroom interaction (Cheng & Tang, 2008).
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».