Scarcely visible? Analysing initial teacher education research and the Research Excellence Framework
Notice bibliographique
Résumé
In the UK, the Research Excellence Framework is a mechanism used for ranking the quality of research in higher education institutions. While there has been analysis of the entire Research Excellence Framework, and of the Education unit of assessment more generally, analysis of how research on initial teacher education featured in the Research Excellence Framework has been minimal. In this article, we report on Phase I of an 18-month project that mapped the extent to which initial teacher education-focused research was included in the 2014 Research Excellence Framework. Employing a novel methodology and a theoretical framework based on policy as text and discourse, we identify a sample of 12 higher education institutions that provided initial teacher education programmes and returned outputs to the 2014 Research Excellence Framework. Analysis of over 1,600 outputs suggest that in the 2014 Research Excellence Framework only 5.5 per cent of these were focused on initial teacher education. We discuss the methodological approach, some headline findings and areas for future research, arguing that these add evidence to the literature of initial teacher education-focused research and, in doing so, can inform policy at the levels of schools, higher education institutions, Research Excellence Framework and the government. We conclude that although the Research Excellence Framework only concerns the UK, similar exercises are becoming increasingly prevalent globally, and therefore the extent to which research on initial teacher education was marginalised in the 2014 Research Excellence Framework is of interest to all concerned with teacher education.
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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 | 0,018 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».