Enhancing Teacher Preparation: A Case Study on the Impact of Integrating Real-World Teaching Experience in English Higher Education Programs
Notice bibliographique
Résumé
This case study examines the impact of real-world teaching experience on future teachers' preparedness and understanding of the teaching profession. The study utilized a mixed methods approach, with future teachers teaching classes to children and adapting their lesson plans for online scenarios. The research focused on two courses that prepare individuals for a career in teaching. It involved three phases, and pre-and post-surveys assessed the participants' progress and expectations regarding motivation, preparedness, familiarity with teaching methods, and ability to manage classroom situations. The findings revealed significant improvements in future teachers' motivation, familiarity with teaching methods, and preparedness to face students in a classroom. Integrating real-world teaching experience facilitated a deeper understanding of teaching approaches, critical thinking skills development, and the ability to adapt teaching strategies to different contexts. The study emphasizes the importance of providing prospective teachers with a well-rounded skill set, fostering the confidence to navigate the dynamic realm of teaching adeptly. By engaging in practical teaching experiences during their higher education, future teachers gain valuable insights into the profession, enhance their teaching methods, and develop the necessary skills to become proficient educators. The study provides valuable insights for English Higher Education Programs seeking to enhance teacher preparation and improve the quality of education. It underscores the importance of constructivist approaches and the fusion of theoretical knowledge with hands-on experience. English Higher Education programs must adapt to bridge the gap between theory and practice, nurturing capable educators who are committed to lifelong learning and the creation of meaningful learning environments.
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 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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».