Learning from Faculty Mentors Who Had to Mentor and Evaluate Teacher Candidates Completing a Remote Practicum in the Early Stages of the COVID-19 Pandemic in Canada
Notice bibliographique
Résumé
In the Spring of 2020, the COVID-19 global pandemic impacted all aspects of life throughout the world, including education. Teachers who had never taught online before, all of a sudden had one week to get ready to engage with their students in a virtual setting. On top of these changes, our small post-degree Canadian teacher education program had teacher candidates on practicum in K-12 schools. That meant our faculty mentors, responsible for recommending teacher candidates for certification, had to figure out how to mentor, support, and evaluate teacher candidates who were teaching remotely. This research aimed to address the following two questions: a) What were these faculty mentors’ experiences when having to move mentoring of teacher candidates on a remote practicum? and b) What recommendations do these faculty mentors have for teacher education programs trying to support faculty mentors having to mentor teacher candidates who are teaching remotely? Results illustrate challenges with workload, anxiety, screen time, teacher mentors limiting teacher candidate opportunities, and figuring out how to evaluate certification readiness.
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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 | 0,024 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».