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Enregistrement W309940530 · doi:10.11575/ajer.v60i1.55819

An Inquiry-Based Approach to Critical Literacy: Pedagogical Nuances of a Second Grade Classroom

2014· article· en· W309940530 sur OpenAlexaff
Pamela Beach, Yiola Cleovoulou

Notice bibliographique

RevueUniversity of Calgary · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiteracy, Media, and Education
Établissements canadiensInstitute for Christian StudiesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiteracyPedagogyTeacher educationLiteracy educationHumanitiesSociologyPsychologyMathematics educationPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This case study explores the pedagogy and practices of an elementary school teacher who combines inquiry pedagogy and critical literacy. The authors gathered data for this analysis by conducting two interviews with a classroom teacher and observing classroom practices 12 times over a 6 month period. Through a general inductive approach to analysis, trends emerged that showed the classroom teacher used practices that combined traditional inquiry pedagogy for critical literacy development. This research provides insight into how this elementary teacher negotiated and connected inquiry to critical literacy. Furthermore, the findings can inform scholars and teacher educators of successful teaching strategies as they prepare future generations of elementary teachers. Cette étude de cas explore la pédagogie et les pratiques d’une enseignante à l’élémentaire qui allie pédagogie d’enquête et littératie critique. La cueillette de données s’est faite par deux entrevues auprès d’une enseignante titulaire et douze observations en salle au cours de six mois. Une approche inductive à l’analyse a révélé des tendances indiquant que l’enseignante employait des pratiques qui intègrent une pédagogie d’enquête traditionnelle au développement de compétences essentielles à la littératie. Cette recherche donne un aperçu des démarches de l’enseignante pour négocier et lier enquête et littératie. De plus, les résultats présentent aux chercheurs et aux formateurs d’enseignants des stratégies pédagogiques efficaces et fructueuses dont peuvent profiter les générations futures d’enseignants à l’élémentaire.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0110,026
Communication savante0,0140,008
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,223 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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