Visualising the Development of a Teacher-In-Training into a Beginning Expert
Notice bibliographique
Résumé
Teachers use situated knowledge to deal with the complex and diffuse educational contexts they operate in. To be able to take deliberated action, based on the situated knowledge, reflection is necessary during the teacher training. Video cases with common, real world situations are suitable for reflection because of their holistic and diffuse character. Reflection concerns learning experiences with increasing complexity: single-loop (reflecting on a current action), double-loop (reflecting to gain new insights) and triple-loop (reflecting in order to adjust individual identity) learning. The knowledge gained from loop learning is of a situated nature. The current article operationalizes situated knowledge as educational purposes and design patterns; educational purposes determine which course of action (design pattern), is the best option. Using this distinction, we investigate whether the reflection done by fourth-year teachers in training corresponds to what can be expected of a starting expert, namely, reflection on all three levels. The results indicate that three out of four teachers in training can be characterized as starting experts, based on their responses to a video case. They experience learning on all three loop levels, and these experiences contribute to a variety of educational purposes and design patterns. It is the teacher trainers’ challenge to have their students reflects using video cases, so they can use loop-learning to build their situated knowledge. This knowledge will allow them to adequately respond to the complex and diffuse situations in their educational practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».