Teaching and Learning Within Inter-Institutional Spaces: An Example from a Community-Campus Partnership in Teacher Education
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the potentiality inherent within a community-campus partnership in the area of inservice teacher education, and the inter-institutional space that has afforded creative and collaborative practices. Through this partnership, we endeavour to find innovative ways to better serve our students and create opportunities for smooth interactions and flow across school and university communities. Unlike other research that explores tensions and/or common ground within community-university partnerships, we seek to understand the potential that is created in the metaphorical space in-between institutions. Using dialogic inquiry, the diverse members of our teaching team, including members of the university community and the K-12 school system, as well as graduates of the program, reflected on the unique material, discursive and relational dimensions of our inter-institutional space. We came to see our graduate program as a hybrid place of connections, rhythms, and intersections in which usual institutional practices are ruptured. Together we identified powerful interrelated structural dimensions of our inter-institutionality, which we referred to as the gathering space, the inquiry space, the transformative space and the empowering space. These themes and the flow that has been created across and between institutions will be discussed in the following paper.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,042 | 0,020 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».