Developing a Theory of Change: How Are Teacher Educators Preparing Pre‐ and In‐Service Teachers of Multilingual Learners?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This research brief describes a collaborative and culturally responsive evaluation process employed in developing an evolving Theory of Change (ToC) for the Department of Education NPD grant, the English Learners' Educational Excellence Capitol Teacher Training Project (Project ELEECT). The brief outlines the framework for understanding how change is anticipated among pre‐ and in‐service English Second Language (ESL) teachers of multilingual learners (MLs) engaged with culturally sustaining ESL pedagogies. We document the various phases involved in developing data collection instruments over the first 3 years of the grant, including the use of mixed method approaches such as pre‐ and post‐surveys and participant interviews. These instruments were carefully aligned with the ToC to provide a basis for evaluating the implementation and impact of the program. The data collection and analysis processes described in this brief were integral to refining the ToC framework, which in turn guided the development of the evaluation instruments. The evolving ToC served as a foundational tool to connect program activities and outputs with intended outcomes, thereby supporting a structured evaluation of the program's implementation and its expected impact on teacher preparation practices.
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 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 | 0,054 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,031 |
| Communication savante | 0,020 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».