Supporting teacher candidates to become collaborative teaching professionals: developing professional capital through a collaborative inquiry-based community of practice
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper draws on data from a research project that examined the impact of a community of practice (CoP) model of teaching practicum that engaged teacher candidates in collaborative inquiry projects based on self-identified problems of practice that emerged during their practicum experiences. Design/methodology/approach A qualitative approach was adopted to better understand the ways in which the CoP served as a support mechanism for teacher candidates to develop social capital during internship. Data collection included anecdotal observation notes, student postings in online discussion forums, and a one-hour post-project focus group. Data analysis was rooted in phenomenology (Lin, 2013) and was guided by the four pronged coding process outlined by Bicudo (2000). Findings As the paper illustrates, the CoP created rich opportunities for teacher candidates to cultivate social capital, which positively impacted their human and decisional capital. Relatedly, teacher candidates demonstrated an enhanced sense of collective efficacy and an understanding of the significance of collaborative professional cultures on their continued growth as members of the teaching profession. Originality/value While a number of studies have considered various factors impacting the professional capital of practicing teachers, the development of professional capital amongst interning teachers remains as an under-explored area in the research literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,015 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».