Learning study is “hard”: case of pre-service biology teachers in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to describe a pilot learning study (LS) comprising of three biology pre-service teachers (PSTs) in British Columbia, which took place during an initial teacher education (ITE) course and school-based practicum. The study explored PSTs’ learning experiences, and identified conditions that supported and challenged their engagement with the LS discourse. Design/methodology/approach Drawing from a variety of methods including teacher semi-structured interviews and reflective entries, the PSTs’ experiences of teaching and reflection were described and themes were constructed; course assignments, classroom materials, meeting notes and fieldnotes served triangulation purposes. Variation theory framed the LS and analysis of this case study. Findings Findings highlight how the PSTs developed comfort with the tension of making mistakes that supported their interpretation of classroom pedagogy and refining of instructional strategies. As the study alluded to how LS is “hard,” the PSTs demonstrated how positive experiences in the course-based cycle sustained their pursuit of learning despite challenges faced in the school-based practicum. Research limitations/implications This small-scale study has limited generalizability. Practical implications Exposing PSTs to a variety of “mistakes” in ITE and to approach them not merely as ontological objects of pedagogical shortcomings are discussed together with factors that promoted teacher learning. Originality/value This study contributes to literature exploring the organization of LS within ITE, as situated in educational contexts where LS is unfamiliar and organizational structures are not readily in place to fully support its implementation.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».