Employing Gadamerian dialogue for teacher professional development in a democratic society
Notice bibliographique
Résumé
Understanding curriculum shifts its focus from “the separation of subject and object” to their negotiation, integration, and dialogue (Pinar et al. 1995, p. 502). Doll (1993a) notes that in the process of meaning making, the paradox of subject-object, or teacher-learner makes sense only once one is included in the other. Learning experience is created, facilitated, and supported by dialogue. One needs the other for one’s own sense of being, becoming, thriving and transforming. As Doll notes, dialogue in curriculum focuses on the process of “traversing the courses of negotiating with self and others” (p. 286). Teachers become a new subjectivity as they learn from each other in dialogic conversations to transform their understanding of self and educational experience. My theoretical study specifically focuses on Gadamerian (1990) dialogue using which teachers fall into a genuine conversation during which no one knows in advance what will “come out” of a conversation (cited in Clarke, 2012, p. 60). As I find this understanding of dialogue as spontaneous, generative, transformative, and emancipatory, I will inquire into how Gadamerian dialogue can contribute to teacher professional development in a democratic society.
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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 | 0,019 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,055 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».