Standardizing Facilitator Development for Exploring Computer Science Professional Development
Notice bibliographique
Résumé
A key strategy for broadening CS participation in the Chicago Public Schools (CPS) has been the enactment of a high school CS graduation requirement. The Exploring Computer Science (ECS) curriculum and professional development (PD) program serve as a core foundation for supporting enactment of this policy. The CAFÉCS researcher-practitioner partnership provides support for ECS implementation in CPS. An important part of the sustainability of the ECS PD model in CPS is the development of local workshop facilitators. Potential facilitators have generally been selected based on the CAFÉCS team's personal familiarity with active ECS teachers. Once selected, teachers engage in a two-year apprenticeship program to become facilitators. However, in the three years since the enactment of the policy, the number of ECS teachers and students has grown significantly. This rapid expansion of the CS teaching force has strained the ability to confidently identify new facilitators from a large pool of teachers and ensure consistency of workshop implementation. As a result, CAFÉCS is exploring how to supplement the ECS Facilitator Development Model through a proactive recruitment model and explicit support for the mentoring process.
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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 | 0,179 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,009 |
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 ».