Pedagogically Productive Dialogue in Teacher Learning Communities: From Concept to Measurement
Notice bibliographique
Résumé
There is growing scholarly consensus about the types of teacher interactions and the features of teacher dialogue that are conducive to professional learning in school-based, peer-led teacher communities of learning. However, reliable tools to assess such interactions are scarce, even though they are essential for quantitative, systematic studies on the processes, conditions, and outcomes of productive pedagogical dialogue. In the present work, we built on existing conceptual definitions in the literature, extracted key characteristics of productive pedagogical dialogue, and translated those characteristics into operational definitions. These were then tested, refined, and re-examined in an iterative process, based on 41 randomly sampled teacher workgroup transcripts from a larger, heterogeneous data set of audio-recorded meetings. The main outcome is the Collaborative Inquiry into Practice (CLIP) scheme, which comprises 13 variables, organized within three dimensions of teacher team dialogue: content-related (what teachers talk about), epistemic-structural (how they reason and talk about it), and participatory (who participates and how). The advantages of CLIP are that it is reliable, valid, and generic (i.e., it can be used in a large variety of workgroup settings). Detailed accounts of the development processes provide further insights into the challenges and opportunities of coding this type of data.
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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 | 0,011 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».