Academische scholen vernieuwen de opleiding van leraren
Notice bibliographique
Résumé
Academische scholen willen leraren in opleiding een echte werksituatie bieden. Hierbij is het belangrijk om te weten wat een school nodig heeft om een goede leeromgeving te zijn. Een academische school koppelt de ontwikkeling van haar eigen docenten en de opleiding van aanstaande leraren systematisch aan actieonderzoek. Daarbij werkt zij samen met hogescholen en universiteiten. De docenten zelf vinden dat scholen, zelfs academische scholen, vaak nog onvoldoende zijn toegerust voor het doen van onderzoek. Uit onderzoek blijkt dat een school niet zomaar een academische school is: een school wordt een academische school door actieonderzoek en gebruikt dat als middel om het eigen onderwijs te verbeteren. Jeannette Geldens van de Radboud Universiteit in Nijmegen onderscheidt op basis van het onderzoek 20 kenmerken van een werkplekomgeving. Deze worden in het artikel beschreven. Daarnaast worden een aantal problemen besproken die zich voor zouden doen op de scholen, zoals het gebrek aan coordinatie van de opleidingsactiviteiten. Verder wordt er uitgebreid ingegaan op het project 'Passie voor leren', waarbij scholen een onderzoekslijn opzetten die doorgaat na afloop van het project. Hierbij gaat het om actieonderzoek met activiteiten die tot doel hebben om de eigen professionele ontwikkeling te stimuleren.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,010 |
| Communication savante | 0,026 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,119 | 0,040 |
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 ».