Notice bibliographique
Résumé
If you are engaged in a serious conversation about Action Research with someone in the teaching profession, the chances are this person is either a pre-service candidate or an educator who has just emerged from some form of related in-servicing. Of course, this is a terribly broad and perhaps clichéd overstatement. Nevertheless, it cannot be denied that this methodology easily finds a home in these two areas of a teacher’s education. In all probability, teacher educators may introduce this practice as a way of counter-balancing people’s past experiences. Ever since the statement “apprenticeship of observation” was made by Lortie (1975), an abundance of research has shown that most students entering teacher education programs do so with a fairly ingrained conception of the role of teachers and the nature of the students they teach (Hollingsworth, 1989; McDiarmid, 1993). These beliefs may vary with people’s histories and circumstances, but there is now little doubt that, for good or ill, they are highly stable and complex, unchangeable even in the face of new experiences or strong outside arguments. Depressingly, Kenneth Zeichner’s work has further shown that most new information or techniques taught during traditional teacher education programs or in-servicing courses quickly “wash out” in the face of past experience (Zeichner & Tabachnik, 1981).
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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 | 0,185 | 0,192 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,112 |
| Communication savante | 0,024 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,009 |
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 ».