Editorial: Global lesson study policy, practice, and research for advancing teacher and student learning in STEM
Notice bibliographique
Résumé
Last year, we celebrated the 25th anniversary of The Teaching Gap (Stigler & Hiebert, 1999). In this issue, we reflect on the global impact of Lesson Study as a professional development approach for teacher learning. Over the past decades, Lesson Study has expanded beyond its origins in Japan and has been adopted in diverse educational settings worldwide. This special issue of Frontiers in Education (STEM Education) brings together cutting-edge research that examines the policy, practice, and research dimensions of Lesson Study, with a particular emphasis on STEM education.Lesson Study fosters collaborative and reflective teaching practices centered on student learning. After 25 years, it remains a vital method to support pre-service teacher education (e.g., Gomes, et al., 2022;Helgevold & Wilkins, 2019), in-service teacher professional development (e.g., Andriano & Manolino, 2023;Clivaz et al., 2023), and team collaboration of teacher learning with mixed teaching experiences (Coenders & Verhoef, 2019). While numerous studies have explored Lesson and Learning Study in STEM education across the globe (e.g., Arzarello et al., 2022;Brown-Tess, 2021;Clivaz & Miyakawa, 2020;Groves et al., 2016;Huang & Shimizu, 2016), the adoption of this professional development process differs from the ways it is experienced in Japan. Despite its widespread use, variations in implementation have prompted discussions on its fidelity and efficacy across cultural and institutional contexts (Brown, 2024;Fujii, 2018;Capone et al., 2023). A critical aspect is how Lesson Study interacts with diverse educational cultures. Research highlights the crucial role of cultural influences in shaping teacher reflection and instructional change, underscoring their significance in mathematics teacher education (Manolino, 2024). This perspective reinforces the need to contextualize Lesson Study within specific educational traditions to ensure its meaningful and sustainable application. This special issue presents a collection of high-quality studies that contribute to the discourse on Lesson Study, emphasizing its impact on teacher professional development, student learning outcomes, and pedagogical innovation in STEM education. As the field moves forward, it is essential to maintain a dialogue between researchers, educators, and policymakers to ensure that Lesson Study continues to evolve as an effective, evidence-based approach to advancing STEM education. We hope that this special issue provides valuable insights and inspires further innovations in teaching and learning through Lesson Study.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».