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Enregistrement W4402117604 · doi:10.61945/cjbar.2024.6.1.07

Innovation and Accountability in Teacher Education: Setting Directions for New Cultures in Teacher Education. By Claire Wyatt Smith and Lenore Adie (Editors), 2018. 340 pp.

2024· article· en· W4402117604 sur OpenAlexaboutno aff
SAUTH Syna

Notice bibliographique

RevueInsight Cambodia Journal of Basic and Applied Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychology of Development and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityPsychologySociologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wyatt-Smith and Adie’s book introduction makes a strong case that teacher quality is key to better results. Three major teacher education innovations are described in this book. Many international reviews of teacher education and reform attempts have been published in the last decade. This textbook encourages governments to evaluate schools and beginning teacher education applicants (in Australia, both at intake and in national assessment before completion). Thus, this book focuses on curriculum orientation consistency since teacher opinions on curriculum orientation affect curriculum decision-making, teaching methodologies, and strategies (Cheung & Ng, 2000). Teachers are crucial to encourage and help students through varied learning and teaching methods. In a fun learning environment, teachers can help kids acquire values like acceptance and respect (Mak et al., 2018). Wyatt-Smith and Adie emphasize ‘the complex ecologies of teacher education’ (p. 13) using chapter contributors from Scotland, Norway, South Africa, Hong Kong, Singapore, Canada, the USA, New Zealand, and Australia. Traditions and culture mediate global imperatives in teacher education. The book’s worldwide perspectives are motivated by the need to create a scholarly platform for critical teacher education concerns in the 21st century and stimulate fresh, evidence-based thinking.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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