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Enregistrement W4399710421 · doi:10.55016/ojs/ajer.v59i3.55749

Didactical Positions and Teacher Collaboration: Teamwork between Possibilities and Frustrations

2014· article· en· W4399710421 sur OpenAlexvenueno aff
Lars Frode Frederiksen, Steen Beck

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Practices and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSyddansk UniversitetCopenhagen Business School
Mots-clésTeamworkPsychologyMathematics educationPedagogyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The context of this study is the Danish upper secondary school, which has undergone remarkable changes during the past ten years. Cross-disciplinary activities have been introduced as a teaching principle in order to create new skills for future generations in the knowledge society, while team organization among teachers has become obligatory in order to ensure collaboration regarding a new era of student learning. The reform has been widely discussed among teachers and in the public media as well. Our research shows that the majority of teachers support the idea of teamwork, but also that there are differences in teachers’ attitudes due to the diversity of interpretations of what constitutes good teaching and learning or what we call didactical values. We consider this an important discovery because it reveals that there is much resistance towards teamwork in the heterogeneous ways teachers understand their role as teacher. In this paper, we use data from a longitudinal study carried out in 2006-2009 to show that, in times of radical reforms such as the present, conflicts may be intensified exactly because of different didactical positions among teachers and between teachers and leaders in terms of how to create a viable connection between new structures and new teacher culture with the didactical values and practices that go along with them.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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 seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0130,011
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,398 · 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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