Reflections on a School Teaching: An Exemplary Teaching about Primary Productivity & Energy Flow in Natural Ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
The research has been carried out in the material that Biologist teacher have prepared for the students and teachers, focusing mostly on the sub-query of teacher’s self-assessment, since teacher had written a self-assessment, a reflection, upon differentiation points from an ordinary teaching, with a structured way. This paper searches on the reflections on a school exemplary teaching of Biology about primary productivity & energy flow in natural ecosystems. Graduated students of Lyceum were asked to answer a questionnaire on how they felt during the lesson and how they assessed themselves toward the teaching, in relation to the content taught, the methodology followed, their performance and the degree of involvement with a students’ Evaluation Sheet. In a self-assessment process, the teacher asked to reflect where this exemplary teaching is differentiated from the ordinary. A content analysis was held in the material that Biologist teacher had prepared to satisfy the demands of the exemplary teaching. This material was given to the students in the beginning of the teaching, consisted of a multipage printed document with the flow diagram, the worksheet, the parallel texts for home study and the self-evaluation sheet. The statistical analysis of the replies of the Students’ Evaluation Sheet revealed the feeling of pleasure experienced by students and success of teacher. All data, when analyzed carefully, enables teacher’s self-assessment for further improvement.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».