Teaching teachers: what [should] teacher educators “know” and “do” and how and why it matters
Notice bibliographique
Résumé
Research conducted internationally an d nationally reveals a persistent finding: early career teachers feel under-prepared to work effectively with the full range of learners who comprise the contemporary school classroom. The National College for Teaching and Leadership survey of Newly Qualified Teachers (NQTs) (NCTL, 2015 ) revealed that UK graduates felt ill-prepared to meet “the needs of pupils from all ethnic back- grounds and those for whom English is an additional language” (pp. 88 – 89). Similarly, teachers in Canada contributing to The State of Educators ’ professional Learning in Canada identified “working with all students in an inclusive environment” ; “supporting diverse learner needs” , “social issues (e.g., poverty) ” and “equity and poverty education” as priorities for professional development (Campbell, et al., 2016 ,p.29). Furthermore, most recently in Australia, graduate teachers have reported feeling less than prepared when it comes to teaching students from culturally, linguistically and economically diverse backgrounds, students with a disability and those from Aboriginal and Torres Strait Islander families (Mayer et al., 2017 ;Rowan,Kline,&Mayer, 2017 )...
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».