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Enregistrement W4389980458 · doi:10.5539/jel.v13n1p1

A Teaching Styles Typology of Practicing Teachers

2023· article· en· W4389980458 sur OpenAlexvenueno aff
Fumiko Yoshida, Gary J. Conti, Toyoaki Yamauchi, Misa Kawanishi

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLearning Styles and Cognitive Differences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésTypologyPsychologyStyle (visual arts)Mathematics educationCognitive styleLearning stylesDescriptive statisticsTeaching methodPedagogySociologyCognitionMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study describes a typology of the teaching styles of practicing teachers. Teaching style refers to a teacher’s distinct qualities that are persistent from situation to situation regardless of the content. The Teaching Style Assessment Scale, which measures teaching style, was completed by 1,261 nursing faculty in Japan. Prior cluster analysis revealed four naturally-occurring groups based on their teaching style, with teachers practicing learner-centered and teacher-centered styles nearly equally. The dual purposes of this study were (1) to measure the differences between these groups to determine if they were unique and (2) to describe any teaching style differences among these groups. Analysis of variance and Scheffé descriptive statistics supported the conclusion that a typology exists for classifying teaching styles as they are practiced in the field by teachers. Discriminant analysis identified the distinctions among the groups. The four distinct groups clearly described in this Teaching Styles Typology of Practicing Teachers are Distinctly Teacher-Centered, Moderately Teacher-Centered, Consistently Learner-Centered, and Decidedly Learner-Centered. This typology of teaching styles can be a valuable tool for teachers to improve their professional practice. It has implications for increased professionalism by facilitating increased self-awareness and assisting in developing an educational philosophy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,366 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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