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Enregistrement W4394889342 · doi:10.5539/elt.v17n5p12

Navigating Professional Identity: Insights into the Effects of Post-Observation Conferences on Educational Supervisors

2024· article· en· W4394889342 sur OpenAlexvenueno aff
Abdulhakeem Almerabi, Anas Almuhammadi

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDialogicPsychologyThematic analysisIdentity (music)Context (archaeology)PedagogyNarrativeProfessional developmentFocus groupNarrative inquiryMedical educationSupervisorQualitative researchSociologyMedicineManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research endeavors to investigate the influence of post-observation conferences (POCs) on the professional identity of educational supervisors within public education settings. POCs represent dialogic sessions conducted between supervisors and teachers subsequent to classroom observations, where they deliberate on the strengths and areas for enhancement in the observed teaching practices. Professional identity, in this context, pertains to the self-understanding and self-image concerning one's role and responsibilities as an educational supervisor. Employing a qualitative, narrative inquiry research design, the study utilizes semi-structured interviews and a focus group as data collection methods. The study involves two English language educational supervisors located in Makkah, Saudi Arabia, as participants. Data analysis is conducted through thematic analysis, guided by Braun and Clarke's (2006) six phases. The findings underscore the significant impact of POCs on the professional identity of educational supervisors, facilitating avenues for learning, feedback, reflection, and collaboration. Moreover, the study identifies challenges and offers suggestions to enhance the quality and effectiveness of POCs. By contributing to the literature on educational supervision and professional development, this study furnishes educational implications for practice.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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