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Enregistrement W3127106702 · doi:10.20381/ruor-25972

Paying Lip Service to Education: An investigation of Teacher Candidates' Perceptions of 21st Century Learning

2021· dissertation· en· W3127106702 sur OpenAlexfundaboutno aff
Catherine E. James

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésPerceptionService-learningService (business)PedagogyPsychologyMathematics educationMedical educationMedicineBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis is a study of beginning teachers’ concept of self at the precarious juncture between teacher education and a career in the classroom. Given that the practice of teaching sits at the juncture of past methods and proposed “new” models for teaching and learning, the ways preservice teachers take up the history of teaching in Ontario, their past learning experiences, and personal memories was of significance in understanding how they see themselves as future educators. Situated within curriculum studies, and using currere (Pinar, 1975) as a methodology, this inquiry focuses on the experiences of four Bachelor of Education students at a university in Ontario, Canada. Interviews were structured around the four stages of currere (regressive, progressive, analytic, and synthetic) and sought to unpack how the autobiographical free-associative utterances of teacher candidates might be read with and against the larger context of “21st century teaching and learning” competencies published by the Ontario Ministry of Education which are meant to guide their careers. Using rhetorical analysis to identify the repetitions, ambivalences, metaphors, detours, free associations, and symbolizations in the interviews, the teacher candidate narratives were coded for repetitions and meanings using a psychoanalytic stylistic. Looking at the ways the unconscious performs consciously provides insight into the ways teachers take up existing societal discourses and return to childhood experiences and traumas to forge their emerging teacher identities. The findings of this study indicate that preservice teacher candidates are ambivalent about both the language and implementation strategy of 21st century competencies even as they struggle with their own personal identity formation as educators in relation to the expectations placed upon them from the Ministry. As well, the participants return, in their free associative narratives, to scenes of learning and not-learning in childhood to guide them in their understanding of what it means to be a good teacher in the present moment. Weaving memories of childhood learning with new knowledge acquired in teacher education, each participant defines 21st century learning and its necessary knowledge and appropriate emotional register differently. Th multiplicity of subjectivities that emerges lends rich insight into the differences in teacher identities even as students emerge from the same undergraduate program. Furthermore, this study lays the groundwork for future examination of 21st century learning objectives in a post-COVID-19 context and what the implications might be for new teacher identities as historical discourses of what it means to learn and succeed invariably need to change as students move out of the brick-and-mortar schoolhouse to remote and virtual learning.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,004
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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