Advancing e-assessment for learning in the primary EFL writing classroom: the role of collaborative teacher professional learning
Notice bibliographique
Résumé
While research on teacher implementation of e-assessment for learning (E-AfL) in EFL writing is conducted increasingly at the tertiary level, the scope of research on primary teachers’ E-AfL in writing is limited, particularly regarding how teacher professional learning influences their actual practices. The study moves along this line of inquiry and investigates the impact of a year-long collaborative teacher professional learning opportunity on a primary teacher’s practices of E-AfL in EFL writing in China. The collaborative teacher professional learning opportunity was carried out to involve one contact teacher, one instructional leader, two school colleagues and two researchers via a workshop focusing on content knowledge and pedagogical principles of E-AfL in L2 writing and follow-up sessions of experiential and collaborative learning through five cycles of “planning, action and reflection” activities. The collected data included documents, interviews, reflections, observations and teacher’s written feedback. The findings indicated that the teacher navigated through three phases of development: E-AfL implementation strictly following researcher guiding principles; developing capacities regarding E-AfL; and matured E-AfL practices and established leadership. The study concludes with implications for supporting teacher professional learning and implementation regarding E-AfL in writing, emphasizing a contextualized, experiential, collaborative, sustainable framework for promoting teacher professional development.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».