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Enregistrement W2479168264 · doi:10.5539/jel.v5n3p297

The Principles and Practices of Supervision That Supports the Development of Inclusive Teacherhood

2016· article· en· W2479168264 sur OpenAlexvenueno aff
Sanna Alila, Satu Uusiautti, Kaarina Määttä

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative Teaching and Inclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenomenographyFocus groupPsychologyPedagogyInclusion (mineral)Qualitative researchProfessional developmentCollegialityCitizen journalismMainstreamingProcess (computing)PerceptionParticipatory action researchFaculty developmentSpecial educationMedical educationSociologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the purpose was to study what kind of supervision supports inclusive teacherhood the best. Inclusive teacherhood means a teacher’s professional development and the school culture’s change toward participatory school for all students. The study investigated the perceptions of supervisors with a teaching background. This was a qualitative research in which the data were obtained using the focus-group interview method. The interviews were conducted in five places in Finland. The analysis involved a combination of phenomenography, particularly the application called the variation theory, and the classic analysis of the focus-group research method. According to the findings, supervision that supports inclusive teacherhood can be viewed from two wide perspectives that represent its special features. They are the principles of supervision and the practical execution and special methods of supervision that differ from other mentoring forms. The principles of supervision are awareness of similar methods, careful planning of supervision, regularity, and long-term duration. The special practices of supervision are varied methods, attention to the supervisees’ needs, and appreciation of the supervision process. At its best, supervision supports inclusive teacherhood by supporting and empowering teachers’ in their work.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,016
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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