Toward an Understanding of "Teaching in the Making:" Explaining Instructional Decision Making by Analyzing a Geology Instructor's Use of Metaphors.
Notice bibliographique
Résumé
There is a need to enhance science and geoscience literacy. Effective instruction allows students opportunity to build their own models, test them, make their own arguments, and discern reliability of the claims and arguments of others. Attempts at designing and importing such instruction have shown limited implementation fidelity, even with attached professional development. Up to present, attempts to understand the problem of implementation sought to focused on the context of the teacher (beliefs, knowledges, and motivations) to explain teacher practice, and results indicate great complexity. Maintaining a similar focus, this investigation analyzes a geology instructor's use of metaphor, when talking about teaching, learning, and knowledge, to understand and explain the factors involved in his instructional decision making. Eric (pseudonym), a geology professor, implemented a curricular intervention in two successive introductory geology classes. However, Eric selected and amended only particular facets of the intervention. The research utilizes classroom observations and multiple audio recorded meetings with Eric to understand why he chose and amended certain parts of the intervention and not others. Results show that Eric described his teaching in terms of two metaphors: the puzzle metaphor and the field trip metaphor. The metaphors paralleled each other in terms how Eric saw his role, his students' role and the role and the nature of knowledge, and therefore influenced what and how he taught. This study suggests that curriculum designers need to take instructor context into consideration when designing curricular interventions and analyzing for the use of metaphor may be an effective way to discern that context.
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,026 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».