Implementing Action Research in a Teacher Preparation Program: Opportunities and Limitations
Notice bibliographique
Résumé
Action research has the potential to reconstruct schools into professional learning communities that are able to identify educational issues and develop appropriate solutions for 21st century learning. Increasingly, teacher education programs are providing action research experiences to encourage analytical thinking and problem-solving skills (Darling-Hammond, 2009, 2012). The purpose of this study was to critically examine the experiences of the teacher educator and teacher candidates involved in the implementation of an action research component over four years in a revised consecutive initial teacher preparation program. A case study design using action research methodology was used in the research, which provided the tools to explore a complex phenomenon within its context: the implementation of an action research assignment in a core course in a teacher preparation program. The perceptions of the faculty teaching the course and the teacher candidates (n=544) in each of the four years provided insight into challenges, benefits, and lessons learned. The discussion centers on the implementation of action research in a compulsory course in a teacher education program; identifying opportunities and limitations settled into four main categories: structural incongruence, reflection, growth, and recommendations.
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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 | 0,642 | 0,583 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,020 |
| Communication savante | 0,021 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,018 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».