Complexity theory and implications for teacher learning research.
Notice bibliographique
Résumé
Primary grade teachers are positioned with the enormous responsibility of having to provide their students foundational academic and social skills. Students who do not learn to become proficient readers by the end of Grade 3 show higher incidences of high school drop-out, incarceration and teen pregnancy than average to good readers (Torgesen, 2000; Vanderstaay, 2006). Contemporary research findings on student reading achievement and early reading teacher professional learning and knowledge present a juxtaposed picture of the current state of the field of early literacy instruction. This paper shows how a complexivist guided research design sensitive to the contextual relationships inherent between teachers, their schools and school boards is conducive for understanding teachers’ early reading professional learning needs. Applying an instrumental qualitative case study research design involving three schools in an Eastern Canadian public school board with in-depth interviews with early reading teachers, principals and board reading specialists (N=12), this paper presents findings of complexivist guided research and discusses how complexivist research is ideal for drawing out deep, highly personal perspectives that should contribute to our understanding of how the uniqueness of context and underlying interrelated factors are influencing teacher professional learning, early reading instruction and student reading achievement.
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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 | 0,013 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,034 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».