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Enregistrement W2970368302 · doi:10.1002/jaal.972

Mentoring in Transformative Hybrid Spaces: Preservice Teacher Preparation and Literacy Learning in Moçambique

2019· article· en· W2970368302 sur OpenAlexfundno aff
Misty Sailors, James V. Hoffman

Notice bibliographique

RevueJournal of Adolescent & Adult Literacy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésTransformative learningPedagogyLiteracyContext (archaeology)Teacher educationSpace (punctuation)Work (physics)SociologyTeacher preparationMathematics educationPsychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The work of the authors as teacher educators spans contexts (in the United States and Southern Africa) that share both similarities and differences. In both contexts, the authors, as a team of teacher educators, seek out ways to improve the experiences that they offer beginning teachers in programs. In this commentary, the authors review the importance of field experiences for preservice teachers, especially experiences that operate in hybrid spaces. The authors provide an overview of what one such hybrid space looks like in the context of the Chitima Institutos de Formação de Professores (teacher training institute), located in a rural village in Mozambique. It is through their shared work that the authors hope to disrupt traditional notions of teacher education and literacy learning and teaching for the beginning teachers at the institute, as well as programs in other contexts.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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