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Enregistrement W2912893429

Dialogue-Centred, Collaborative Teacher Professional Learning: To Educate for Democratic Peace in Egypt and Canada

2018· article· en· W2912893429 sur OpenAlexaffabout
Yomna R. Awad

Notice bibliographique

Revue2018 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDialogicPedagogyContext (archaeology)DemocracyAgency (philosophy)Professional developmentSociologyPeacebuildingCitizenshipRelevance (law)Faculty developmentProfessional learning communityDiversity (politics)Political sciencePublic administrationSocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Democratic Peacebuilding citizenship (DPBC) education incorporates essential components of: community building, conflict, diversity and communication, to promote democratic behavior and values, such as agency and decision making (tools to mobilize social change). Teaching for DPBC involves general and specific teaching techniques and pedagogical practices teachers use to attain this former goal. This case study with a critical perspective examined how two groups of 3-4teachers (from multiple private schools in Cairo and the greater Toronto area) voluntarily embarked on a journey of dialogic non-formal professional learning to educate for democratic peace. I facilitated a six-week online course with each group of teachers, introducing, enacting (co-adapting to each context) collaborative, dialogic professional development for DPBC education. Data collected included asynchronous discussion transcripts and semi-structured interviews prior and post participation in the module. Findings from this study indicated that teachers used similar techniques to teach for DPBC in the two contexts, with differences in the types of conflicts addressed and their cultural relevance to each context. Teachers

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0170,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,273 · 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'admission2
Résumé présentoui

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