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Enregistrement W2933760459 · doi:10.5430/wje.v9n2p38

Improving Teaching Style with Dialogic Classroom Teaching Reform in a Chinese High School

2019· article· en· W2933760459 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaojin Kang, Jing Han

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDialogicMathematics educationTeaching methodPedagogyPsychologyStyle (visual arts)Quality (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lively and effective classroom instruction is an important feature of quality schools. Recently, the lead author's schoolhas launched a reform of classroom teaching methods to implement a dialogic model. The dialogic model, taking cuesfrom constructivist learning theories and Manabu Sato, expects educators to promote multiple kinds of classroomdialogue, including teacher-student dialogue, student-text dialogue, student-student dialogue, and self-reflectivedialogue. The reform efforts of the school are all-encompassing and include changes to teacher training, classroomobservation and teaching evaluation, lesson planning, classroom activities, homework, and testing. This reform ismeant to improve teaching quality, enhance the classroom environment, and bring about better critical thinkingoutcomes in the students. The following text chronicles the details of this reform in a large senior high school in aChinese metropolis, and the first attempts by teachers at the school to implement new dialogic teaching techniques.The preliminary analysis finds evidence of positive effects on student engagement, confidence, and motivation usingdialogic teaching techniques.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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