‘Teacher data literacies practice’ meets ‘pedagogical documentation’: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In teacher education, there is a growing need for teachers to become data literate by collecting a variety of data on student learning to assess student progress and inform instruction. Research on pedagogical documentation in education, in particular early childhood education, has been undertaken to make students' learning visible by documenting multiple forms of student data. Although the notion of pedagogical documentation could be broadened in teacher data literacies practice, little is known about teacher data literacies practice in implementing pedagogical documentation. To fill this research gap, we performed a scoping review of the studies to investigate the landscape of teacher data literacies practice with pedagogical documentation published from 2000 to 2020. Our scoping review employed Arksey and O'Malley's methodological framework and identified 62 studies in our review. Our analysis provided an overview of the existing studies on teacher data literacies practice with pedagogical documentation. The implications of its findings were discussed. Context and implications Rationale for this study Despite the increased demand for teachers to make data‐driven and evidence‐based decisions in teaching, to our knowledge this is the first review of teacher data literacies in implementing pedagogical documentation. Why the new findings matter Our scoping review identifies knowledge gaps in teachers' pedagogical documentation in diverse K‐12 settings, particularly in developing countries. Implications for educational researchers and policy makers It also calls for more classroom‐based research on teacher data literacies practice in implementing pedagogical documentation and the need to further understand the relationship between teacher data literacies and pedagogical documentation. These implications are relevant for both educational researchers and teachers.
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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 | 0,056 | 0,231 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».