Supporting First Year Alternatively Certified Urban and Rural Intern Teachers
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
abstract: The pathway for entering the K-12 classroom as a teacher varies compared to what was once the traditional model of teacher preparation. In this mixed-methods action research study, I explore supporting first year alternatively certified urban and rural intern teachers through a multicomponent distance induction program. The induction model in this study was based on the theoretical framework of Bandura's social learning theory and Wenger's communities of practice. The purpose of this study was to identify the extent in which a multicomponent distance learning induction program impacts first year intern teachers' sense of self-efficacy, understand their successes, their challenges, and to identify how intern teacher evaluations change. Quantitative data included results from a self-efficacy survey and the Student Teaching Assessment Instrument (STAI). Qualitative data was collected through intern teachers' blogs, cadre leader video narratives, and cadre leader STAI narrative responses. Six themes emerged including topics such as building relationships with other education professionals, receiving feedback from the cadre leader, identifying struggles and application of college coursework into the K-12 classroom. Key findings reveal interns are least efficacious in student engagement, relationships with other educators support an intern teacher emotionally and pedagogically, intern teachers struggle with work-life balance, and cadre leaders observed intern teachers as having improved their skills in student engagement, instructional practices, and classroom management. Implications to practice include a structured approach to introducing student engagement, creating a best practices library of video examples, and a pre-orientation (Super Saturday) of topics prior to stepping into the classroom with students.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle