Editorial VALUING THE COLLABORATIVE NATURE OF PROFESSIONAL LEARNING COMMUNITIES
Notice bibliographique
Résumé
Professional learning communities are exemplified by collaborative reflective exploration of issues and problems with the intent of generating strategies which will bring about positive change. Ontario Ministry of Education (2005), Education for All, p. 53 Participation in professional learning communities is an integral part of conducting action research. The collaborative nature of these groups is of foremost importance. Research reveals that positive change occurs in classrooms when one engages with others in such learning communities. When given opportunities to engage in dialogue and research with others, professional practitioners are exposed to new ideas and theories. Through active reflection, they ponder them and often consider embracing them into their own practice. Collegial support is a necessary and beneficial aspect during this process. “Engaging in dialogue with another professional will heighten your awareness of knowledge you’ve generated about teaching and that you now take for granted, making what you know more visible to yourself and to others … in talking to others, you are able to generate possible alternatives to practice as well as consider different interpretations ” (Dana & Yendol-Silva,
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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 | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,009 |
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 ».