Exploring lesson study in postsecondary education through self-study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this collaborative self-study inquiry was to enhance the professional practice of faculty members through the adoption of lesson study. A seven-member faculty of education self-study group engaged in lesson study in a computer and learning resources for primary/elementary teachers’ course with teacher candidates. Design/methodology/approach This study focused on providing teacher candidates with increased opportunities for action and expression during in-class instruction. This collaborative lesson study inquiry (Fernandezet al., 2003; Fernandez and Yoshida, 2004; Murata, 2011) involved the four-step process of planning, doing, checking and acting (PDCA) (Cheng, 2019). Several data collection methods were adopted and data sources analyzed. Findings Challenges the group encountered during the study included ascertaining the goals of lesson study and offering critical feedback to each other. While this made decision-making more intricate and intentional, there was exceptional value in participating in the lesson study process. The results revealed three overarching themes: 1) challenges in classroom observations; 2) hesitation in providing supportive feedback to colleagues and 3) deliberations regarding what constitutes expertise within subject-specific preservice teacher education. Originality/value While lesson study has been adopted fairly extensively in K-12 settings, its adoption in postsecondary education is limited (Chenault, 2017). Considering the merits of lesson study for K-12 practitioners, this research investigated the similar advantages that lesson study might have for postsecondary education faculty, students and programs.
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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 | 0,020 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».