Practice schools as third spaces? Navigating the continuum between hierarchical models and collaborative partnerships in teaching practice in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Mentoring student teachers is a fundamental approach in teaching practice. Traditionally, teaching-practice models have been based on cognitive apprentice approaches and have been hierarchical in nature. Problems with finding suitable schools for teaching practice and mentoring experiences have been challenging, which has led to the implementation of collaborative partnership approaches. In South Africa, minimal research has been undertaken on the establishment of partnerships to strengthen teaching practice, with work in the third space almost non-existent. The research question under investigation in this paper is as follows: How do we move away from hierarchical models of teaching practice and establish collaborative partnerships between schools and universities? The paper is underpinned by both third space theory and border theory. The aim of the paper is, first, to explore the challenges encountered with the hierarchical models used in teaching practice. Second, we explore what collaborative educational partnerships entail and investigate the various models used internationally to establish partnerships between universities and schools to strengthen teaching practice. This non-empirical paper uses a secondary-source data design that draws on existing texts, research findings, and journal articles. A qualitative research approach has been employed as it allows a narrative description of the data collected. An interpretive approach is employed to interpret and to discuss the findings. The paper concludes by reviewing practice schools as a type of school that allows lecturers, teachers, and students to cross institutional borders and collaborate in the third space.
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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 | 0,014 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,031 |
| Communication savante | 0,019 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».