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Enregistrement W2910831869 · doi:10.5206/eei.v28i3.7770

The Supporting Effective Teaching Project: 2. The Measures

2018· article· en· W2910831869 sur OpenAlexaffvenue
Anne Jordan

Notice bibliographique

RevueExceptionality Education International · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative Teaching and Inclusion
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMathematics educationSet (abstract data type)Scale (ratio)Quality (philosophy)PedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents the development and the technical and conceptual characteristics of two of the three measures used in the SET project, to discuss how they relate to each other, and to present evidence of their concurrent validity. The Pathognomonic-Interventionist (P-I) Interview yields rich descriptions of teachers’ experiences with one or more students with special education needs included in their classes. The scoring system infers teachers’ beliefs about disabilities, and the teachers’ self-described instructional practices in working in inclusive elementary classrooms. The Classroom Observation Scale (COS) is a detailed observation by two third-party observers of teacher–student interactions during instruction in core subjects in the regular classroom when students with SEN are present. Based on criteria for effective instruction, the COS yields a quantitative score of teaching practices in four categories, as well as Predominant Teaching Style, a measure of the quality of instructional interactions with individual students during the lesson. In this article the relationships between the P-I and COS measures are explored, asking, for example, whether the COS validates teachers’ self-reports about their inclusive practice, and whether the P-I scale reflects differences observed in teachers’ practices. A research agenda to extend this inquiry is proposed.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,006

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,405 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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