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Enregistrement W2899728005 · doi:10.1108/978-1-78754-325-620181009

Disrupting Higher Education in Alaska: Introducing the Native Teacher Certification Pathway

2018· book-chapter· en· W2899728005 sur OpenAlexaboutno aff
Paul S. Berg, Kathryn Cruz, Thomas N. Duening, Susan Schoenberg

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueDiverse Educational Innovations Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertificationPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The geosocial divide that separates many rural regions of Alaska continues to present considerable challenges, such as those that have long plagued the Yukon-Kuskokwim region with cultural and value conflicts. Lack of empirical data and improper identification of the root causes of the ongoing socio-political, cultural and economic disparities between rural Alaska and the rest of the country contribute to the general misconceptions of the turbulent nature of life on the tundra today. In this isolated region, the state has built dozens of schools that largely employ non-Natives. Teacher certification requirements have largely alienated Alaska Natives from pursuing careers in their home villages due to cost, lack of access, lack of student support and irrelevant curriculum. Despite rigorous standards and extraordinary funding opportunities, the current model has traditionally underperformed against both state and national norms.This research targets a project that re-conceptualizes the teacher certification pipeline for remote Alaska Native villages via the utilisation of a competency-based bilingual curriculum, mentoring and interactive learning delivered via hybrid and online formats. The Native Teacher Certification Pathway proposed will be significant both in its local impact on unemployed adults and Yupik youth, and globally as a site for innovation in the application, delivery and assessment of evidence-based student support activities and programmes. Leveraging place, identity, language and values make learning incredibly powerful, increases efficacy and creates a true impact. Universities and business programmes that are sensitive to this fact and tailor their programmes appropriately will likely see a greater return on their investment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0130,006
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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