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Enregistrement W2923765519 · doi:10.1163/25902547-00101012

Teacher Professional Collaboration in China: Practices and Issues

2019· article· en· W2923765519 sur OpenAlexaff
Peng Liu, Qi Xiu

Notice bibliographique

RevueBeijing international review of education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfessional developmentContext (archaeology)ChinaPedagogyTeacher educationProfessional learning communityFaculty developmentChristian ministryMedical educationPolitical sciencePsychologySociologyPublic relationsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fostering higher-order thinking skills of students is important aim for 21st century education. Teachers, as important elements in a positive learning environment, are the key to high quality education. As for the importance of teacher professional collaboration in teacher development, Hargreaves and Fullan (2012) pointed out that teachers’ professional collaboration will benefit not only students but also the whole school community, and even society at large. In Chinese context, the Ministry of Education of the People's Republic of China (2010) issued a policy in 2010 promoting teacher professional collaboration and development as a background of this study, implying that teachers must be collaborating actively with colleagues in daily professional life to achieve collective growth for the purpose of improving student learning. Based on the policy reality, this study explored teacher professional collaboration in the Chinese education context. It looked in particular at practices and issues in teacher professional collaboration. This article begins with the definitions of teacher professional collaboration, followed by a detailed exploration of this type of collaboration in Chinese education and issues related to its implementation. This study will provide holistic picture of teacher collaboration in China for contributing to theoretical development and educational practice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil0,809

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,443 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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