Design thinking as instructional design: examining a professional learning community for pre- and in-service teachers
Notice bibliographique
Résumé
Across jurisdictions, new and experienced teachers are expected to engage in ongoing professional learning that centers context, student learning, and teachers as adaptive instructional designers. The present study examines one such professional learning opportunity. From 2017 to 2020, a university teacher education program partnered with a school division in Alberta, Canada, to create a professional learning community (PLC) for instructional design. Pre- and in-service teachers jointly participated in 12-month cycles of formal workshops, sustained practicum placements, and iterative opportunities for co-learning and reflection to strengthen their skills as instructional designers, with a specific focus on a design thinking approach. Semistructured interviews conducted between June 2020 and June 2021 with six pre- and in-service teachers who had participated in the PLC identified five key themes: (a) a sense of willingness, (b) teaching for innovation, (c) creating space to change practices, (d) a notion of ‘currency’, and (e) collaboration across stakeholder groups. Participants’ insights offer situated examples of how such collaboration may extend knowledge sharing across pre- and in-service boundaries to provide multilevel supports for teacher-led professional learning.
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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 | 0,023 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,022 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».