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Enregistrement W4386119738 · doi:10.5430/jct.v12n4p62

An Activity for Building Teaching Potential Designed on Community of Practice Cooperated with Lesson Study

2023· article· en· W4386119738 sur OpenAlexvenueno aff
Kanyarat Cojorn, Kanyarat Sonsupap

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMahasarakham University
Mots-clésDocumentationLesson studyClass (philosophy)Computer scienceMathematics educationFocus groupTeaching methodLearning communityCommunity of practicePedagogyPsychologyProfessional developmentArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes the development of an activity based on the community of practice (CoP) approach in collaboration with lesson study to enhance teaching potential. The CoP approach is utilized to elicit teachers' experiences and facilitate the sharing of teaching guidelines, while the lesson study method enables small groups of teachers to collaboratively design, teach, reflect on, and refine a class lesson. Drawing from semi-structured interviews, classroom observations, documentation, expert field notes, and focus groups, the proposed activity consists of four key components: 1) principle, 2) activity objective, 3) learning activity, and 4) learning evaluation. The learning activity encompasses four steps: educating, innovating, implementing, and reflecting. Each step comprises several sub-activities, with the innovating and implementing steps being iterative. The activity demonstrates a content validity of 0.95 and a suitability rating of 4.88. Furthermore, the participating teachers in this study exhibit increased self-confidence in constructing classroom activities and gained additional pathways for designing effective learning activities. The paper suggests that this approach can effectively foster the acquisition of new knowledge, the development of innovative practices, and the application of effective instructional strategies in the classroom.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,396 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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