Raisins in the dough: Conversations on teacher identity and assessment practices
Notice bibliographique
Résumé
We learn about teaching from each other, from our students, from our own experiences as students, teachers, and parents, and from our teaching and learning moments in non-academic settings.This study explores how teachers in higher education reconcile their ideas of professional identity with their professional obligations, particularly in terms of student assessment.Teachers in Quebec's Cgep system, like their colleagues in other post-secondary academic settings, often find themselves in the classroom with a wealth of knowledge in their field but very little conscious training in pedagogy.Through a series of interactive interviews, I gathered the stories and insights of nine fellow teachers.I used these interviews as a source for a constructed narrative in which the nine participants and I gather around a dinner table to discuss our individual, personal journeys in becoming teachers, and the many shared experiences, challenges, and epiphanies that represent a teacher's development.Woven into this narrative are recollections from my personal and professional experiences.These memories, and how I remember them, serve to enrich the discussion.Ultimately, four main themes emerge: the familiar 'accidentally a teacher' career path; the tension between teachers' philosophies of formative learning and institutional demands for accountability; the importance of introspection and deliberate practice in our ongoing development; and the value of peer mentoring moments and communities of practice in supporting that development.The aim of this exploration is not to generate definitive concepts of how to teach in Cgep, nor to determine who is or is not suited to the task.Rather, the goal is to shed light on our shared journey, to see that we are not the first or only teachers to face challenges, to learn on the job, or to realize, suddenly, that we are not who we teach-and they are not us.
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».