Re-Making Teacher Professional Development
Notice bibliographique
Résumé
With the introduction of the new two-year Bachelor of Education program across Ontario, our Faculty of Education has introduced a twenty-hour internship. This internship is meant to provide real-world teaching experience for teacher candidates, who are nearing the end of their formal education. By maker pedagogies, we refer to the inquiry-based, student-directed, constructionist approaches to learning typically used in makerspaces. Makerspaces have gained traction in Ontario classrooms, particularly in the last two years. These spaces and their pedagogies facilitate the development of students' global competencies (Hughes, 2017; Somanath et al., 2016). We welcomed eleven teacher candidates (TCs) into our STEAM 3D Maker Lab as part of their internship course for professional development (PD) to provide them with pedagogical experience in a makerspace environment. Our research focused on exploring how the TCs developed a better understanding of maker pedagogies and the associated tools through this PD. As the internship was created and facilitated by an education graduate student in the lab, we extended the research to also investigate this student's development in identifying and understanding some of the best practices associated with making as learning. Through analysis of the TCs' and graduate student's experiences, we identify some best practices in maker-focused professional development for beginning teachers.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».