MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2620406949 · doi:10.5539/elt.v10n7p21

The Use of Poster Sessions to Develop Professionalism, Domain Five of the Ecuadorian National English Teachers’ Standards

2017· article· en· W2620406949 sur OpenAlexvenueno aff
Maria V. Morales J., Maria A. Morales J.

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRubricChecklistSession (web analytics)PsychologyEnglish languageMathematics educationStrengths and weaknessesPedagogyMedical educationComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study describes the presence of professional skills found in poster session proposals in order to consider the use of poster sessions for developing the skills required by the 2012 Ecuadorian Standards for English teachers, specifically related to the fifth domain professionalism. Thirteen poster session proposals for a national English teacher conference were analyzed to identify professional skills using the International Teaching English to Speakers of Other Languages (TESOL) Conference rubric to describe their academic quality, and Halleck and Connor’s Coding Scheme Checklist to describe the TESOL proposal genre characteristics. The results provided evidence of the skills related to the Ecuadorian national standards for English teachers as well as their academic strengths and weaknesses. The poster session can be an effective strategy to help teachers become more proactive and autonomous in growing professionally. This study can be useful for English teachers working to meet the national standards and institutions wanting to explore new strategies to develop and implement the English Teachers’ Standards.

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)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnglish Language TeachingMême sujetInnovative Teaching MethodsTravaux en français237 207