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Enregistrement W7067414873

Luokanopettajien kokemuksia eriyttämisestä

2016· other· fi· W7067414873 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJyväskylä University Digital Archive (University of Jyväskylä) · 2016
Typeother
Languefi
DomaineEngineering
ThématiquePhysics and Engineering Research Articles
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeasure (data warehouse)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Koulun muuttumisen myötä eriyttämisestä on tullut luokanopettajan jokapäiväinen menetelmä. Tämän tutkimuksen tarkoituksena on tutkia kuinka luokanopettajat eriyttävät opetustaan, miksi eriyttäminen on heidän mielestään tärkeää, voiko eriyttämisestä olla heidän mielestään jotain haittoja ja mitkä asiat tuovat haasteita eriyttämisen toteuttamiselle. Tämä tutkimus on laadullinen tutkimus, joka toteutettiin puolistrukturoiduilla haastatteluilla. Aineisto analysoitiin aineistolähtöisellä sisällönanalyysilla. Luokanopettajat eriyttivät opetustaan erilaisilla tehtävillä, omalla toiminnallaan, oppilaiden aktiivisuudella ja resurssien avulla. Luokanopettajien mielestä eriyttämistä tarvitaan inkluusion, onnistumisen kokemusten ja luokan hyvinvoinnin takia. Eriyttämisen mahdollisina haittoina haastattelut pitivät opetuksen laadun kärsimistä, työmäärän lisääntymistä ja oppilaiden minäpystyvyyden heikkenemistä. Eriyttämistä haastoi luokanopettajien mielestä eniten resurssipula, mutta myös ylöspäin eriyttäminen ja koulutuksen antamat valmiudet eriyttämiselle. Ennen kaikkea opettajat kaipasivat paremmin reusrsseja saataville, jotta pystyisivät eriyttämään opetusta paremmin. Erityisesti lahjakkaiden huomiointi on opettajien mukaan vähäistä, koska aikaa ei riitä heille. Yhtenä mahdollisuutena eriyttämisen paremmalle toteutumiselle opettajat pitivät samanaikaisopetusta. Lisäksi jo koulutuksen aikana paremmat valmiudet varmasti mahdollistaisivat opettajien paremman eriyttämisen.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,015

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,157
Écart entre enseignants0,152 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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