Teachers’ Emotions during Video-based Video-based Teacher Professional Development
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.
Notice bibliographique
Résumé
These files contain the anonymized data used to create the tables and figures found in "Exploring Teachers’ Emotions via Nonverbal Behavior during Video-based Teacher Professional Development". <br><br>Please refer to the abstract for the paper below: <br><br> Increasing research on teacher professional development (TPD) has found teachers’ self-reflection to be key for improving teaching effectiveness. Although video methodology, as often used in TPD, provides crucial insight concerning situated learning, teachers are often reticent to participate in TPD protocols due to discomfort over being videotaped. This longitudinal study explored emotion-related behaviors by assessing the nonverbal expressions exhibited by teachers during a 1-year video-based TPD program highlighting salient contributors to productive classroom dialogue. Six teachers were observed regarding bodily motion, facial expression, and eye contact, with results obtained across four workshops coded according to five types of emotions. The emotions of shame, defensiveness, and distraction appeared more often than did laughter and surprise, with the negative emotions found to decrease over time. This study highlights the importance of longitudinally evaluating teachers’ emotional expressions during video-based TPD activities and continued efforts to encourage teacher participation in these pedagogical training opportunities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| 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 découle