Expansive Learning in Inter-Institutional Communities of Practice for Teacher Educators and Policymakers
Notice bibliographique
Résumé
The current study deals with participation in inter-institutional Communities of Practice (CoP) ( Wenger, 1998 ) as a form of professional learning for experienced teacher educators who hold leadership positions in their institutions. In these CoPs, collaboration between teacher educators and policymakers resulted in expansive learning, which is the creation of new practical and theoretical knowledge, and a change of practice rather than adoption of knowledge constructed elsewhere. The current study describes three such communities, the expansive learning cycles that each of them triggered, and shared characteristics that may have contributed to these outcomes. The multiple case study methodology was employed. Data sources were interviews with thirteen participants (coordinators, Ministry of Education representatives and additional members from each CoP), and documents (such as meeting minutes and research papers) that were produced in each CoP. The findings show that expansive learning occurred due to a shared vision, reflective and critical dialogue, trusting relationship, and mutual support among participants. Furthermore, the inter-institutional composition of the CoPs, and the influential position of the participants within their respective organizations enabled them to introduce coordinated changes that transformed their practice at the individual, organizational and national levels.
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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 | 0,046 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,033 |
| Communication savante | 0,015 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 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 ».