Co-Teaching in the “Academia Class”: Evaluation of Advantages and Frequency of Practices
Notice bibliographique
Résumé
This article constitutes the continuation of a research process that investigated models and methods for co-teaching in the “Academia Class” program in the Ohalo Academic College (Nissim & Naifeld, 2018). The article focuses on the contribution of this program to all those who participated in it, identifying co-teaching practices and the connections between the sense of contribution and identification of those practices. The research relied on the collection and analysis of quantitative data. The research population included 125 respondents, 51 (40.8%) schoolteachers, 36 (28.8%) student-teachers studying general education, 18 (14.4%) kindergarten teachers and 20 (16.0%) student-teachers studying early childhood education. Three main research questions guided the investigation: 1) To what extent does each group of participants in the program estimate that co-teaching methods are advantageous for the teachers/kindergarten teachers, student teachers and pupils? 2) Which prevalent co-teaching practices are used in the Academia Class program? 3) Is there a correlation between the respondents’ attitudes concerning the advantages of co-teaching and the practices prevalent in the Academia Class program? The responses to these questions indicate the extent of success or lack of success of co-Teaching. The main finding indicates that the trainer teachers and the student teachers agreed that there were many advantages to co-teaching and that it contributed to school pupils and the kindergarten children. Thus, it seems that the Academia Class program has an influence beyond mere training processes, on the learning processes in the classes and school pupils. With regard to the advantages of the co-teaching for the school teachers and kindergarten teachers.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».