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Enregistrement W3147574934 · doi:10.33524/cjar.v21i2.480

Implementing Action Research in a Teacher Preparation Program: Opportunities and Limitations

2021· article· en· W3147574934 sur OpenAlexaffvenue
Glenda L. Black

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Action Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAction researchContext (archaeology)Teacher educationAction (physics)Mathematics educationPedagogyProfessional developmentTeacher preparationPsychologyMedical educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,886
Tête enseignante GPT0,628
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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