Notice bibliographique
Résumé
Many of the activities discussed in this book may be unfamiliar to teachers or require some degree of planning if they are to be successfully implemented. In our experience, a workshop is often the best way of exploring what a particular professional activity, such as action research, consists of, what its pros and cons are, andwhether it might be of interest to teachers.Workshops, however, are often hit-or-miss affairs and are sometimes thrown together without a great deal of preliminary thought or planning. In view of the important role workshops can have in preparing teachers for different kinds of professional development initiatives, in this chapter we will examine the nature of workshops and suggest ways in which they can be used to support some of the activities we discuss throughout the book. What are workshops? A workshop is an intensive, short-term learning activity that is designed to provide an opportunity to acquire specific knowledge and skills. In a workshop, participants are expected to learn something that they can later apply in the classroom and to get hands-on experience with the topic, such as developing procedures for classroom observation or conducting action research. Workshops can also provide opportunities for participants to examine their beliefs or perspectives on teaching and learning, and use this process to reflect on their own teaching practices. Workshops can address issues related to both institutional improvement and individual development and they are led by a person who is considered an expert and who has relevant experience in the workshop topic. In our experience, workshop-based learning is particularly suitable for teachers because workshops can be scheduled outside of class time (e.g., on a Saturday).
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,302 | 0,160 |
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 ».