Advancing Knowledge Creation in Education Through Tripartite Partnerships
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to highlight the work of one tripartite partnership with stakeholders to improve and strengthen novice teachers’ pedagogical designs using design based professional learning guided by the principles of knowledge building/knowledge creation. The tripartite partnership involved 450 novice teachers from an urban school division, a practitioner-research university team, and the provincial government. Drawing upon one case, this paper analyzes the ways in which the design-based professional learning mirrored the knowledge building/knowledge creation processes highlighting the ways in which teachers worked in collaborative, collective, and connected ways to progressively improve pedagogical designs for collective knowledge building. Computer supported, networked digital technologies provided a community to develop an audit trail to keep track of progressive improvements and refinements to their pedagogical designs and to support, enable, and enhance knowledge building discourse. Design-based professional learning informed by the 12 principles of knowledge building/knowledge creation provided novice teachers with a process to work collectively as a community, progressively improving and refining their pedagogical designs, identifying the role of their pedagogical designs in their students’ work, and engaging with other teachers in their respective schools.
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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 | 0,059 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,022 |
| Communication savante | 0,019 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,052 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».