Notice bibliographique
Résumé
Literacy learning continues to be central to schooling, and is currently of major concern to educators, policy developers, and members of the public alike. However, the proliferation of communication channels in this digital era requires a fundamental re-thinking of the nature of literacy and the pedagogy of literacy teaching and teacher education. This text brings together papers by experts in teacher education, literacy, and information technology to help chart a way forward in this complex area. Because of their background in teacher education, the authors are realistic about what is appropriate and feasible – they do not just jump on a technology bandwagon – but they are also able to provide extended examples of how to embed technology in the practice of teacher education. “Taking a multi-disciplinary perspective (literacy, teacher education and digital technology) and informed by a range of empirical studies, policy analyses and scholarly reflection, this book makes a unique contribution to the literature on one of education’s most pressing challenges: how we prepare teachers of literacy at a time when understandings of literacy are expanding. Chapters by leading researchers are complemented by those offering illuminating vignettes of practice that, in turn, provide opportunities for interrogation by the rich theoretical toolkit that characterizes the field. The book is thoughtfully structured and manages a coherence that is rare in edited collections. An impressive and heartening read.” – Viv Ellis, Professor of Education at Brunel University, England and Bergen University College in Norway.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,194 | 0,058 |
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 ».