MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2917921523 · doi:10.17583/qre.2019.3795

Multiple Layers: Education Faculty Reflecting on Design-Based Research focused on Curricular Integration

2019· article· en· W2917921523 sur OpenAlexafffund
Tiffany L. Gallagher, Xavier Fazio

Notice bibliographique

RevueQualitative Research in Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaAmerican Educational Research Association
Mots-clésTheme (computing)AcknowledgementDebriefingPedagogyProfessional developmentPsychologyFaculty developmentMathematics educationValue (mathematics)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What insights emerge through researcher reflections on a Design-Based Research (DBR) curricular integration project that contribute to the professional learning of education faculty/ researchers? To answer this question, two researchers captured their debriefing discussions and reflections after monthly meetings with participating teachers. The meetings familiarized the teachers with DBR methods and enhanced teachers’ understanding of integrating literacy and science instruction. Data were open coded, collapsed into sub-categories and interpretations were then clustered into three themes. The first theme is our acknowledgement of the layers that needed to be peeled back to understand teacher participants’ planning and assessment. The second theme is the realization that the teacher participants were novices with respect to understanding and practicing curricular integration. The final theme honors the value of DBR as a research and professional learning method. Findings are discussed in light of the scant literature that describes the experience of DBR educational researchers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,767
Tête enseignante GPT0,721
Écart entre enseignants0,045 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueQualitative Research in EducationMême sujetInnovative Teaching and Learning MethodsTravaux en français237 207