Investment in Teacher-Education Versus Teacher-Educational Research for Effective Teacher-Professional Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This systematic research paper provides a comprehensive review of studies and literature on three terms i.e., teacher education, teacher professional learning and teacher education research more specifically in the context of the Tanzania education system. One of the most important aspects identified in teacher education in recent years is teacher educational research despite being yet overlooked. Teacher educational research creates a better juncture through which a gap between teacher education and teacher professional learning is bridged and the two present well with one another.
 Methodology: The analysis used 45 articles related to the three aspects, published in ten years between 2012 and 2022. The findings indicate that through teacher education, teacher professional learning is up-to-date and kept on track by equipping and updating teachers with contemporary knowledge and teaching practices.
 Findings: In Tanzania, teacher professional learning is mostly done in form of workshops and seminars that few teachers from various educational institutions are allowed to attend. In addition, the integration of teacher education research content in teacher education is considered one of the approaches to facilitate teachers’ (both pre-service and in-service) capacity to draw on a wide knowledge base through teacher professional learning.
 Unique Contribution to Theory, Policy And Practice: Generally, the main focus of teacher education research should be to understand how teachers develop and acquire knowledge, and investigate the diversity of experiences in learning to teach, thus contributing to teacher professional learning program design.
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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 | 0,010 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle