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Enregistrement W4384694304 · doi:10.1093/oxfordhb/9780199841332.013.31

Teaching around the Globe

2023· book-chapter· en· W4384694304 sur OpenAlexaff
Johnmarshall Reeve, Ikhlas Ahmad, Jiseul Sophia Ahn, Kimberley J. Bartholomew, Thomas K. F. Chiu, Tatiane Lebre Dias, Janet English, Rafael Gargurevich, Lennia Matos, Leen Haerens, Hyungshim Jang, Haya Kaplan, Woon Chia Liu, John Wang, José Leandro Tristán Rodríguez, Jeanette M. López Walle, Aikaterini Michou, Jennifer D. Moss, Jo Mynard, Bodil S. Olaussen, Terhi Rauhala, Feliciano Henriques Veiga, Eliana Cristina Chiminazzo Vicentini

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobeAutonomyInclusion (mineral)DemocracyPedagogyPsychologyPerspective (graphical)Classroom managementWork ethicQuality (philosophy)Work (physics)Political scienceSocial psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Teaching is global, so the purpose of this chapter is to provide an international perspective on classroom instruction. In the first part, the authors summarize findings from two international investigations (conducted by others). The first is a video observational study involving eight nations reporting their typical teaching practices in terms of classroom management, social-emotional support, and quality of instruction. The second is a survey-based study involving 19 nations in which teachers self-reported their job satisfaction and teaching efficacy. In the second part, the authors invite educators from 19 different countries to participate in a virtual roundtable discussion to communicate what is special about teaching in their particular nation. Each educator answered this question: What can the rest of the world learn from what teachers in your nation do so well? The roundtable participants highlight their teachers’ work ethic, engagement in professional learning communities, commitment to inclusion and democratic education, and opportunities for both autonomy and collaboration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0750,017

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.

Tête enseignante Opus0,145
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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