Learning and leading through COVID-19: Surprising findings from a year of disrupted field experience
Notice bibliographique
Résumé
When the COVID-19 pandemic necessitated the closure of Kindergarten-Grade 12 schools in Alberta, the authors, who are the Directors of Field Experience, at this local university saw this disruption as both a challenge and an opportunity (Danyluk, 2022). Over 400 preservice teachers were scheduled to begin their in-school practicum two days after the announcement of school closures. While most Bachelor of Education programs in Canada halted or postponed their field experience programs, the authors decided to move forward with an online practicum course. This chapter describes how we used collaborative professionalism (Hargreaves & O’Connor, 2018) to restructure field experience in response to the pandemic and the impact it had on student and field instructor learning. A community of practice was initiated by the Directors of Field Experience to support the instructors in the implementation of the online course and to come together as a community of learners in support of one another during this complex time. Survey and anecdotal data will be shared to illuminate the positive influence the pivot to the online field course had on students and instructors as well as the challenges we encountered as we navigated these uncharted waters as educational leaders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».