Co-Teaching in the Academy-Class Program: From Theory to Practical Experience
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on implementing co-teaching models in the practical experience of teacher training processes. It examines the experience models in terms of theory versus practice from the perspectives of students of education and training teachers (school and pre-school) who participated in the special “Academy-Class” program in the 2017 academic year at Ohalo College. 125 subjects participated in the study. The overriding goal of the research was to identify the dominant patterns in this unique practical experience in teachers training. The research questions sought to clarify the extent to which the six main co-teaching models described in the research literature are manifested in practical and educational terms in the Academy-Class program; offer a comparison between common teaching practices and the co-teaching models; and assess how common Synergetic Collaboration is as a co-teaching method relative to other low-level methods.Our findings show that the co-teaching models were more dominant than the traditional teaching models among all the sample groups. The greatest difference was found in the reports of the training teachers (0.79) at the school, while the smallest difference was found among students training to become teachers (0.13). We have seen that experiencing a clinical model of co-teaching involves shared work between a training teacher and of a student of education. There is a need to change training processes, as well as expanding the theoretical approaches that describe the wide range of shared co-teaching.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».