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Enregistrement W4413028958 · doi:10.1177/13621688251352281

Rethinking the language-teacher knowledge base: Exploring core pedagogical content competencies in Korean public secondary-school language teachers

2025· article· en· W4413028958 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLanguage Teaching Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Research and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPedagogyCore competencyMathematics educationKnowledge baseContent (measure theory)Teacher preparationTeaching methodTeacher educationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2020, Donald Freeman revisited his influential 1998 work on the knowledge base of language teachers. He argued for a necessary reexamination of language teachers in today’s context. This reevaluation, according to him, is crucial to create new interpretations of the knowledge base that accurately reflect the changes driven by the field and work over the years. Attending to this call, this study explores the core pedagogical content competencies that Korean in-service secondary-school English teachers require in their job using a complex dynamic systems lens. Data were collected through semistructured interviews with 15 in-service English language teachers and 15 language-teacher educators. The findings indicate that in-service teachers require a complex and dynamic ensemble of core pedagogical knowledge, skills, and abilities to perform well in their public-school classroom. The findings of this study build upon previous conceptualizations of the language-teacher knowledge base and contribute to a more nuanced and situated understanding of the pedagogical content competencies that in-service teachers require in their professional role.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,429
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,041 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle