In it Together: Teachers, Researchers, and Classroom SLA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In discussions about relationships between research and pedagogy, teachers and researchers are often characterized as facing each other across a “gap” that separates them. Teachers are described as having practical concerns about their own classrooms and little patience for “theoretical” issues. Researchers are described as removed from day‐to‐day classroom concerns and oriented to more abstract factors that, if not “universal,” are at least “generalizable.” In reality, many researchers share with teachers the goal of making teaching and learning as successful as possible. What they learn from each other can help them reach that goal. In this article, we discuss 3 guiding principles that help to create the conditions for productive collaboration: (a) build trust and long‐term relationships, (b) build and share knowledge, and (c) follow up and provide feedback. We describe how the cycle of observation, correlation, and experimentation influenced our research and created opportunities to investigate questions that were of interest to us as researchers and relevant to teachers’ goals. We use examples of our own studies and those of other researchers who have engaged in long‐term teacher–researcher collaborations, illustrating how the research–pedagogy link can be strengthened.
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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 | 0,074 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,038 |
| Communication savante | 0,035 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».