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Enregistrement W4388810486 · doi:10.5430/jct.v12n6p242

Perspective of High School Students and Teachers on Good Teaching: A Case Study

2023· article· en· W4388810486 sur OpenAlexvenueno aff
Alejandro Almonacid-Fierro, Eugenio Merellano-Navarro, Jonathan Andrades-Moya, Ricardo Souza de Carvalho

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Pedagogy and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContextualizationPerspective (graphical)Mathematics educationPsychologyDisciplinePerceptionQuality (philosophy)Process (computing)Value (mathematics)Teaching methodPedagogyQualitative researchSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a widespread interest in studying factors that contribute to improving educational quality, such as good teaching practices. For this reason, this article intends to analyze the perception of high school students and teachers, regarding the characteristics of good teachers, identifying pedagogical practices that, from the perspective of these educational agents, favor quality teaching and subsequent learning. of the student body A qualitative methodology, of the case study type, was chosen. As a data collection technique, 8 semi-structured interviews were carried out, 4 of them directed towards students and 4 towards teachers. Among the main findings, students and teachers highlight that good teaching is observed in a didactic-disciplinary domain, affective and value-based practices, effective evaluative competencies, the manifestation of optimal leadership, and contextualizing the teaching-learning process depending on the characteristics of the student body. In conclusion, being a good teacher implies having extensive pedagogical and disciplinary knowledge, which must be optimally submitted in the teaching-learning process, which demands a didactic domain. All this, placing contextualization and evaluation as key processes.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,404 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2023
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