An Affective, Formative and Data-Driven Feedback Intervention in Teacher Education
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Educators and researchers have long contemplated the most effective ways to provide feedback to students, to build sustainable feedback practices, and to establish feedback literacy. While a considerable amount of research, theory, and practical approaches exist to support the effect of formative feedback practices, less research exists on the impact of affective elements related to feedback. This study set out to explore pre-service teachers’ perceptions of a feedback intervention that included affective, formative, and data-driven aspects. A mixed-reality simulation environment was selected as the context for the study, and eight pre-service teachers performing in the simulation were selected as participants. This qualitative multicase study included three rounds of simulation observations, a feedback intervention, and interviews. Data were analyzed using a thematic analysis framework. Findings showed that the application of confirmation, empathy, and reciprocity in the feedback intervention prompted the development of helping relationships that promoted personal growth. Humanism became a useful framework for these emergent findings. In addition, findings included participants’ preferences for formative feedback over data-feedback, particularly formative feedback that introduced engaging language, purposeful organization, and details and examples. Lastly, findings revealed participants’ perceived personal growth in feedback literacy, especially in managing emotions and committing to the feedback process.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle