Developing a Practicum Model Through a Democratic Process
Notice bibliographique
Résumé
This chapter developed from two points in the American Association of Colleges for Teacher Education [AACTE] (2018) report. The first point is that “local context matters when considering how to best operationalize clinical practice” (p. 4) and the second point is that there needs to be a “shared responsibility for teacher learning and development ... by university [and] school” (p. 35). The theoretical foundation of our work builds upon Zeichner et al. (2015) who considered that if we are preparing teachers for a democratic society, we need to use a democratic process to get us there. We need to build our teacher education programs through a process that is itself democratic. We need the voices of teacher candidates, teacher mentors, university faculty and community members to be considered as having equitable value. This chapter shares the perspectives of teacher candidates, teacher mentors and university faculty who are involved in designing and piloting a co-teaching practicum model for a particular local context, a teacher education program for secondary teachers of science and mathematics. We share our process, our achievements, our difficulties, and our hopes for the future. The practicum experiences described overlapped the beginning of the COVID-19 pandemic and so we also share some experiences of co-teaching when practicum went online.
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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 | 0,012 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,016 |
| Communication savante | 0,014 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».