Images, Speech Balloons, and Artful Representation: Comics as Visual Narratives of Early Career Teachers.
Notice bibliographique
Résumé
The ways in which teachers adjust to challenges in the process of becoming professionals are complicated. Teacher mentorship, however, is an important step to creating and sustaining a strong professional career. This article discusses new understandings from a Canadian research project: Pedagogical Assemblage: Building and Sustaining Teacher Capacity through Mentoring Programs in British Columbia. Through our use of an a/r/tography informed methodology in teacher mentorship, we have come to understand how the use of comics permits an unfolding of visual narratives as a unique way of contextualizing the complex stories of teaching and learning. Our motivation in employing comics as research outputs is built upon the creation of a product that is reflective of practice and collaboration, and which forms a communicative whole with the broader education community. In this article we provide a macro analysis of the teachers’ sequential narratives by exploring the possibility of merging comics and curricular languages in light of our mentorship comics; then continue with a micro analysis showcasing the collaborative research process of a teacher’s story. We also discuss audience response regarding how comics can be utilized to support and strengthen teachers’ professional growth. We aim to provoke new possibilities of comics through our research in teacher mentorship, as well as create new spaces for arts-based educational research in a broader educational arena.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,021 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».