What the COVID-19 pandemic has taught us about teachers and teaching
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has demonstrated that although learning can and sometimes does occur without teaching, on any significant scale, and especially among the most marginalized and vulnerable children, a lot of learning does not occur when children are deprived of teachers and teaching. Any questions of learning loss in the short term and learning transformations in the long run cannot therefore be addressed in any meaningful way without examining the short- and longer-term impacts of the pandemic on losses, gains, and transformations in teachers and teaching. This article analyzes actual and likely pandemic consequences of and insights deriving from remote access, digitally based interactions, and physical distancing in relation to three core characteristics of teaching and teacher quality. These are the development of “teacher expertise”, the nature of teaching as an “emotional practice” in which the well-being of students and teachers is reciprocally interrelated, and the ways in which external changes either enrich or deplete teacher’s “professional capital”, especially their “social capital”. Beyond post-pandemic narratives of educational doom on the one hand and of jubilant celebrations of bright spots and silver linings on the other, the article concludes that the future of teaching after COVID-19 will actually be complex, uncertain, and contingent on the policy decisions and professional directions that are set out in the recommendations to this report.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle