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Enregistrement W3015619690 · doi:10.22230/ijepl.2020v16n10a927

Exploring Teachers’ Conceptual Uses of Research as Part of the Development and Scale up of Research-Informed Practices

2020· article· en· W3015619690 sur OpenAlexvenueno aff
Jane Flood, Chris Brown

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Education Policy and Leadership · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTypologyScale (ratio)Argument (complex analysis)PsychologyConceptual frameworkEducational researchMathematics educationPedagogySociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the idea of research-informed teaching practice (RITP) and how such practice can best be facilitated to improve aspects of teaching and learning. After first exploring RITP as a concept, the paper then engages with Carol Weiss’ seminal typology of research-use, and makes the argument that Weiss’ notion of conceptual research-use is both more likely and more realistic than instrumental research-use. The paper then illustrates how the idea of conceptual research-use aided the design of a small-scale project that sought to help teachers engage with and employ research, such that this engagement might impact positively on teaching and learning. In-depth semi structured interviews were undertaken with 15 project participants to examine whether the approach employed by the project: 1) helped teachers engage with research; 2) helped teachers develop new strategies for teaching and learning; and 3) whether the strategies developed by teachers were thought to impact on practice and student outcomes. Analysis of the interview data indicates that the approach employed has enabled teachers to successfully engage with research and use research to improve teaching and learning. Furthermore, the analysis also provides clues regarding effective ways to replicate research-informed teaching strategies in new settings and 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,232
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,211
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2320,211
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0090,056
Communication savante0,0220,027
Science ouverte0,0040,020
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,878
Tête enseignante GPT0,591
Écart entre enseignants0,288 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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