Lesson Study-Building Communities of Learning Among Pre-Service Science Teachers
Notice bibliographique
Résumé
Lesson Study is a widely used pedagogical approach that has been used for decades in its country of origin, Japan. It is a teacher-led form of professional development that involves the collaborative efforts of teachers in co-planning and observing the teaching of a lesson within a unit for evidence that the teaching practices used help the learning process (Lewis, 2002a). The purpose of this research was to investigate if Lesson Study enables pre-service teachers to improve their own teaching in the area of science inquiry-based approaches. Also explored are the self-efficacy beliefs of one group of science pre-service teachers related to their experiences in Lesson Study. The research investigated four questions: 1) Does Lesson Study influence teacher preparation for inquiry-based instruction? 2) Does Lesson Study improve teacher efficacy? 3) Does Lesson Study impact teachers' aspiration to collaborate with colleagues? 4) What are the attitudes and perceptions of pre-service teachers to the Lesson Study idea in Science? The 12 participants completed two pre- and post-study surveys: STEBI- B, Science Teaching Efficacy Belief Instrument (Enochs & Riggs, 1990) and ASTQ, Attitude towards Science Teaching. Data sources included student teaching lesson observations, lesson debriefing notes and focus group interviews. Results from the STEBI-B show that all participants measured an increase in efficacy throughout the study. This study added to the body of research on teaching learning communities, professional development programs and teacher empowerment.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».