Pre-Service Portfolios: A Base for Professional Growth
Notice bibliographique
Résumé
We studied first-year teachers who had developed professional portfolios in their pre- service program. Data came from two interviews with 11 graduates. Participants valued the portfolio process, most continuing to maintain their professional portfolios and to use aspects of the process with their students. Two frameworks, “The Portfolio Organizer” and “retell, relate, reflect,” supported portfolio use. Factors affecting continued portfolio implementation included first-year teaching pressures, the influence of other teachers, and external expectations. The first-year teachers experienced a positive change in attitude and acquired confidence as they refined their use of portfolios. L’etude porte sur l’utilisation des portfolios professionnels par des enseignants en formation des maitres. Les donnees proviennent de deux entrevues menees aupres de 11 etudiants diplomes. Les participants apprecient la methode du portfolio ; la plupart les tiennent a jour et en utilisent certains elements avec leurs eleves. Deux systemes, « The Portfolio Organizer » et « retell, relate, reflect », favorisent l’utilisation des porfolios. Parmi les facteurs ayant une incidence sur le recours aux portfolios, les auteures mentionnent les pressions inherentes a l’enseignement lors de la premiere annee, l’influence des autres enseignants et les attentes externes. Au cours de leur premiere annee, les enseignants deviennent plus surs d’eux-memes a mesure qu’ils raffinent leur utilisation des portfolios.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,011 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».