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Enregistrement W2565994847 · doi:10.1515/rpp-2015-0063

Methodology of Comparative Analysis of Public School Teachers’ Continuing Professional Development in Great Britain, Canada and the USA

2015· article· en· W2565994847 sur OpenAlexaboutno aff
Nataliya Mukan, Svitlana Kravets

Notice bibliographique

RevueComparative Professional Pedagogy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Teacher Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfessional developmentContent analysisSociologyInterviewPedagogyMathematics educationSocial sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the article the methodology of comparative analysis of public school teachers’ continuing professional development (CPD) in Great Britain, Canada and the USA has been presented. The main objectives are defined as theoretical analysis of scientific and pedagogical literature, which highlights different aspects of the problem under research; characteristic of the research methodology, used to conduct the comparative analysis. Their major components of the research model (parametric-determining, conceptual and analytical, integrating-analytical and differentiating-analytical, prognostic component) have been defined and specified. Public school teachers’ CPD has been studied by foreign and domestic scientists: political, social, cultural and economic aspects of teachers’ CPD (L. Darling-Hammond, M. Tight); CPD programs (C. Pratt); CPD content (N. Dana Fichtman, M. Rees, A. Ross, S. Zepeda); CPD models, methods and forms (K. Duinlan, P. Grimmet, G. Troia, P. Wong); continuous professional education (Ya. Belmaz, A. Kuzminskyy, O. Kuznyetsova). The research methodology comprises theoretical (comparative-historical, logical, induction and deduction, comparison and compatibility, structural and systematic, analysis and synthesis, general scientific and interdisciplinary forecasting methods), and applied (observations, questioning and interviewing) methods. The research results have been presented.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0150,027
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,310
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,149 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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