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Enregistrement W2973143178 · doi:10.11575/ajer.v65i3.56419

Conceptualizing a Personalized Identity-Focused Approach to Teacher Professional Development: Postulating the Realization of Reform

2017· article· en· W2973143178 sur OpenAlexaff
Graham Passmore, Stephen R. Hart

Notice bibliographique

RevueUniversity of Calgary · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)HumanitiesSociologyProfessional developmentPedagogyPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Identity structure analysis (ISA) reveals core and conflicted identity constructs, long-term aspirant goals for behaviours, behaviours one wishes to avoid, potential for behaviour change when moving from one life domain to another, and people that are the subject of identity conflicts. In this work, ISA is applied to a teacher’s identity to form a framework to guide professional development. A rationale for use of the ISA framework is developed that connects it to calls for reform in professional development. Keywords: teacher identity; identity structure analysis; professional development; mentoring; teacher education L’analyse de structure identitaire (ASI) révèle des constructions identitaires fondamentales et divergentes; des objectifs à long-terme relatifs au comportement; des comportements que l’individu désire éviter; le potentiel pour un changement comportemental lors du mouvement d’une sphère de la vie à une autre; et des gens qui vivent des conflits identitaires. Cet article porte sur l’application de l’ASI à l’identité d’un enseignant de sorte à fournir un cadre pour guider le développement professionnel. Nous développons un motif pour l’utilisation du cadre d’ASI qui le lie aux demandes pour des réformes dans le domaine du développement professionnel. Mots clés: identité d’enseignant; analyse de structure identitaire; développement professionnel; mentorat; formation des enseignants

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,229 · 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.

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

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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