Notice bibliographique
Résumé
When schools across this province were ordered to close on March 13, 2020, due to the Covid-19 pandemic, classroom teachers could never have imagined the profound repercussions of this decision and the colossal impact this would have on both teachers and students across Quebec. Teachers scrambled to upgrade their technology skills as school boards quickly mobilized to provide much-needed technical support and hardware for teachers, students, and parents/guardians. More than ever, home and school needed to be connected. In a quick response to the urgent need to provide a continued opportunity for learning, the virtual classroom soon took centre stage. In January 2022, a couple of months before the pandemic sent us into lockdown, I became a McGill Field Supervisor for the Faculty of Education as my career as a secondary school/ adult education ELA teacher would soon come to a close. I had planned to retire that June after teaching for 42 years at the English Montreal School Board. In my three final months at the EMSB, I designed, with a colleague, an online Secondary 5 ELA course, and became very well-acquainted with Microsoft Teams and all it had to offer. The course was both solid and engaging, affording the students the opportunity to work on their own, in small groups in break out rooms, and co-operatively as a whole class. Students were expected to participate and were held accountable for their contributions to the learning experience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».