Children as Levels: Early Understandings of Reading Development Conceptualized by Preservice Teachers
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative study surfaced beliefs around reading instruction and reading development at the onset of an elementary literacy methods course. Prior understandings and knowledge around reading instruction and reading acquisition emerge through various experiences and have the potential to contradict notions presented by teacher educators. This inquiry explored prior beliefs held by five preservice teachers (PSTs) about the nature of reading and the teaching of reading, drawing on a thematic analysis (Braun & Clarke, 2006) of a pre-course survey. Results indicated that early understandings of reading development and pedagogy appear to rely on levelling systems for assessing and identifying students’ acquisition of reading skills, as well as organizing students into levels for instruction. Beliefs that reading development progresses through a levelled gradient are problematic for both teacher and student, shifting attention away from the complex nature of reading acquisition and the skills required to develop proficiency. While no generalizable statement can be made regarding PSTs’ most frequently held beliefs, this pilot study puts forward the idea that understanding PSTs’ prior beliefs is a critical part of teacher education. Intentional opportunities to unpack prior beliefs and understandings may offer insight for teacher educators to engage students in discourse and experience cognitive dissonance around inconsistencies, making space for learning and unlearning. Keywords: preservice teachers, teacher education, levels, reading, reading assessment
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».