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Enregistrement W4398137191 · doi:10.1007/s12397-024-09562-w

“You Never Told Me”: The Pedagogical Content Knowledge (PCK) of Israel Education

2024· article· en· W4398137191 sur OpenAlexaboutno aff
Benji Davis, Hanan A. Alexander

Notice bibliographique

RevueContemporary Jewry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJewish Identity and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Haifa
Mots-clésPedagogyJudaismContext (archaeology)SociologyDisappointmentTeacher educationPsychologySocial psychologyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although there have been many studies describing the practice of Israel education, few, if any, have explored the pedagogical content knowledge (PCK) of this subject matter—what teachers know about how best to teach it. In this phenomenological study, 20 teachers in English-speaking Jewish high school settings in the USA, Israel, Australia, and Canada were interviewed to describe the components of their PCK. This research demonstrates that disappointment in the idealization of Israel by previous generations has impacted how today’s Israel educators in Jewish high schools understand the purposes of their discipline, the curricular choices they make, the instructional strategies they employ, and the context in which they teach. Addressing this unique phenomenon, which has come to be known by the slogan “you never told me,” has become a guiding instructional principle in the field as teachers about Israel prepare their students to maintain their Jewish commitments while transitioning from an immersive Jewish learning environment to becoming nuanced participants in conversations concerning Israel on college and university campuses. In addition to contributing to limited discourse on the teacher knowledge of Israel educators to improve the practice of the field, the findings of this paper emphasize the need for a pedagogy for complex Israel education deepening nuance and commitment to Israel. On the basis of the findings, we propose a model with eight design principles for how to do Israel education effectively in Jewish education frameworks, both formal and informal.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,019
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,155 · 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'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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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