Teachers and Teacher Candidates Learning Together: Reported Ideas Regarding a Co-Teaching Model
Notice bibliographique
Résumé
A recurring issue in science teacher education is how to support teachers using student-centred scientific inquiry projects. This study investigates the first year of a three-year project (Inquire Together) that aims to support teacher candidate/teacher mentor teams using student-centred scientific inquiry projects while co-teaching during practicum. Co-teaching involves two or more teachers working together, co-planning, co-instructing and co-reflecting, for the benefit of students and to support each other’s development as teachers. The steps in the first year of the Inquiry Together project involved the following: a) developing a co-teaching model for our practicum in a two-day workshop, follow up focus groups and interviews; b) modelling student-centred scientific inquiry opportunities for teacher candidates and teachers; and c) supporting two teacher candidate/teacher mentor co-teaching teams implementing this pedagogy with practicum classes. The Covid-19 pandemic led to co-teaching teams moving to online teaching part-way through practicum, and students continuing their projects at home. We used a case study approach to investigate the affordances and constraints of Inquire Together for supporting teachers using student-centred scientific inquiry projects. Data included video and audio recordings of the workshop, focus groups, interviews, co-teacher planning meetings, high school classes and co-teacher reflection meetings, as well as co-teachers’ unit and lesson plans and online communication. Our initial findings from thematic analysis indicate the importance of the following five elements: time together for co-teaching teams outside the classroom (for planning and reflection); co-teachers developing mutual understanding; making equity between co-teachers visible for students; communication; and both teachers’ engagement in all activities.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| 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 | 0,003 | 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 ».