A Layered Approach to Critical Friendship as a Means to Support Pedagogical Innovation in Pre-service Teacher Education
Notice bibliographique
Résumé
In this article we describe and interpret how two distinct layers of critical friendship were used to support a pedagogical innovation in pre-service teacher education. The innovation, Learning about Meaningful Physical Education (LAMPE), focuses on ways to teach future teachers to foster meaningful experiences for learners in physical education. Critical friendship was applied in two ways: (1) the first two authors served as critical friends to each other as they taught their respective teacher education courses using LAMPE, and (2) the third author acted as a meta-critical friend, providing support for and critique of the first two authors’ development and enactment of the innovation. Over two years, data were gathered from reflective journal entries, emails, recorded Skype calls, and teaching observations. The two layers of critical friendship held significant benefits in advancing and supporting the development of the innovation while also contributing to the professional learning of all participants. Analysis of the first year’s data showed that we entered the critical friendship without thoroughly considering what we each hoped to give and take from the relationship or acknowledging the potential problems that might unfold. In the second year, guided by suggestions from our meta-critical friend, we took a more rigorous inquiry stance as critical friends, contributing contentious feedback and pushing each other beyond our personal and pedagogical comfort zones. This led to a noticeable improvement in our professional learning about teacher education practices and advanced the development of the LAMPE innovation.
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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 | 0,024 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,034 |
| Communication savante | 0,018 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».