Notice bibliographique
Résumé
I first became familiar with Dr. David Berliner’s work in the early 1970s, when I was a board member of the Far West Regional Laboratory for Educational Research and Development in San Francisco. I did not know at the time that I would come to regard him as one of the greatest researchers in education. Dr. Berliner was a senior researcher at the laboratory. I was highly impressed then with the work that he and Dr. William Tikunoff were doing on the Beginning Teacher Evaluation Study for the Educational Testing Service. This was one of the earliest studies to look at the distinctive features of successful teacher behavior, as compared to unsuccessful teacher behavior. Berliner and Tikunoff (1976) found 21 behaviors that separated the two groups of teachers. I believed then, as I believe now, that this approach, studying successful teacher behavioral processes or failure outcomes closely, would yield powerful results. This approach can be contrasted with the more typical research that begins from theory of some sort, ignoring the clear fact that some teaching is highly successful. Of course theory very is important, however so many theory first approaches have produced little of power in changing teaching. They have the disadvantage of perpetuating the idea that students are deficient in abilities. They tend to give undue weight to factors associated with poverty.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».