MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2758957808

Linking Theory and Practice in Hybrid Spaces through School-University Partnerships

2017· article· en· W2758957808 sur OpenAlexaff
Gladys Sterenberg, Kevin O’Connor, David Dillon

Notice bibliographique

Revue2017 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative Teaching and Inclusion
Établissements canadiensMcGill UniversityMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPracticumNegotiationSpace (punctuation)PedagogySociologyFocus groupComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to investigate the effects of our pedagogy designed to create hybrid spaces linking academic and practitioner knowledge within an integrated, school-based, and professionally-oriented practicum semester. Reforms to teacher education have called for extensive practical experience for teacher candidates and many of these calls have advocated for strong school-university partnerships as a means for increasing reciprocal collaboration in order to connect theory and practice. Attending to hybrid spaces, we designed a professional semester to include extensive practicum, school-based courses, seminars, and integrated assignments within the creation of authentic school-university partnerships. Qualitative data gathered included transcripts of six focus group conversations with administrators and teachers from individual schools, two joint meetings with administrators from four partner schools, and ten individual interviews with teacher candidates. Four themes were identified that related to the creation of a third space: co-constructing a common vision, negotiating alumni loyalties to other institutions, developing overlapping communities of practice, and creating new ways of integrating institutional requirements and partner desires. We conclude that the challenges we encountered in creating a third space and our attempts to create new knowledge as we resolved issues prompted robust opportunities for linking theory and practice.

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)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0250,057
Communication savante0,0280,023
Science ouverte0,0050,053
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,271 · 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
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue2017 Conference of the Canadian Society for the Study of EducationMême sujetCollaborative Teaching and InclusionTravaux en français237 207