Researcher‐Supported Professional Learning and Development for Instructors in Adult L2 Programs: Factors Leading to Ongoing Communities of Practice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We describe a longitudinal (5‐year) researcher‐supported initiative designed to strengthen the research–practice link (RPL) and serve as an effective form of situated professional learning and development (PLD) in adult second language programs. We facilitated the formation of and supported 9 professional reading groups of 6–12 instructors (N= 76). The groups met monthly to discuss peer‐reviewed journal articles to address shared PLD needs. Using retrodictive qualitative modeling, we traced the underlying factors in our RPL initiative that contributed to the rise of ongoing autonomous communities of practice in which instructors continued to engage in monthly cycles of implementing and adapting research knowledge and co‐constructed knowledge and practices gleaned from their reading and group discussions of peer‐reviewed articles. Data included participants’ responses to questionnaires, audio recordings of focus group interviews and reading group discussions, and researchers’ field notes. The results indicated that different types of communities of practice emerged over time through complex dynamic interactions between multiple factors in the RPL initiative (e.g., researchers, practitioners, and institutional and environmental forces). We discuss how researchers can strengthen the RPL by fostering the development of communities of practice that combine both research and practical knowledge to improve and create new educational practices.
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 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 | 0,055 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».