Facilitating Community-Based Field Experiences: Experiences From Children's Museums, a Museum School, and a Construction Site
Notice bibliographique
Résumé
This paper will present the findings of a qualitative collective case study examining the experiences of four teacher educators who facilitate community-based field experiences for preservice teachers.Community-based field experiences are conceptualized as those occurring in community settings but outside the formal PK-12 educational system.The participants, three from the United States and one from Canada, were all responsible for the development and facilitation of the community-based experiences for their students.Through collaborative conversations spanning more than a year, two research questions were considered.In what ways do community-based field experiences enhance the work of teacher educators?In what ways do community-based field experiences challenge teacher educators' work?Both enhancements and challenges to the work of teacher educators are identified. ObjectiveWe know that early, diverse, and sustained field experiences are one element of a successful teacher education program (Darling-Hammond, 2006;Zeichner, 2010).However, contexts and experiences vary widely (Forzani, 2014; NCATE, 2010), which presents challenges for teacher educators as they decide how to best prepare preservice teachers using clinical, practice-based field experiences.Drawing upon the theory of practice-based teacher education and research associated with learning to teach in community settings, we conducted a collective case study of four community-based field experiences facilitated by separate teacher educators.
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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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,018 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».