Effect of Video-Cases on the Acquisition of Situated Knowledge of Teachers
Notice bibliographique
Résumé
Video footage is frequently used at teacher education. According to Sherin and Dyer (2017), this is often done in a way that contradicts recent studies. According to them, video is suitable for observing and interpreting interactions in the classroom. This contributes to their situated knowledge, which allows expert teachers to act intuitively, immediately and effectively. Situated knowledge is used to give form (design patterns) and direction (educational purposes) to a teacher’s actions. Design patterns consist of solutions for recurring problems. In the current research, we investigated whether a course in classroom management either with or without video cases contributes more to the development of situated knowledge, design patterns and educational purposes. The pre- and posttest are based on a written advice, given out by 41 students of the Dutch hbo-teacher training with an average age of 22, to the main character of a video case, in addition to an interview and observation report. The results indicate that the use of video cases does not lead to an increase in the number of educational purposes. There is an increase, however, in the design pattern ‘classroom management’. By internalizing this design pattern, the divide between theory, practical experiences and the identity of the teacher is bridged. Although the classroom management theme dominated the video case and course, the results indicate that a targeted use of video cases in teacher education is effective in promoting the development of situated knowledge.
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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 | 0,004 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».