Cognitive Apprenticeship Learning Approach in K-8 Writing Instruction: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
This article explains a mixed methods study utilizing multiple cases in which answers to the question of how cognitive learning theory can influence instruction that maintains the central role that teachers have in the classroom, responding to students’ learning needs as they work on authentic tasks. The researcher investigated the responses of teachers to training around a model of instruction incorporating cognitive learning theory. What emerged from the inquiry was a model of instruction based on cognitive apprenticeship titled Cognitive Apprenticeship Learning Approach (CALA). This paper outlines the analysis of CALA based on the fidelity of teachers implementing carefully constructed instruction to apprentice students in writing based on teacher observations and data on student writing after attending targeted professional development. The data were collected from a group of 132 classroom teachers spanning the grades of transitional kindergarten through eighth grade. One consistent finding is that instruction based on a lesson design that focuses on cognitive apprenticeship increases students’ ability to write in the early grades. The cross-case analysis revealed that teachers wanted to collaborate with peers or a coach so that it would be easier to write the lessons, and they would know which lessons were stronger than others. The analysis also revealed that teachers felt the CALA training increased their ability to teach writing and that their students’ writing had improved overall.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».