Comparative Study of Teaching Content in Teacher Education Programmes in Canada, Denmark, Finland and Singapore
Notice bibliographique
Résumé
Plank, Merle Varendi, and Anne Villems describe the process of quality assurance of e-courses in Estonia.They describe the development of the process and discuss the experiences gained over the past years.The rapid increase of e-learning initiatives has led to the need to identify and disseminate the best practices in elearning course design and instructional materials.Different aspects of teacher education and curricula were addressed in a number of papers.The first paper by Jens Rasmussen and Martin Bayer presents the results of a comparative study of the content in teacher education programmes for primary and lower secondary teachers in four countries, namely Denmark, Canada, Finland and Singapore.The latter three score highly in international comparisons, such as PISA and TIMMS.Notwithstanding differences in certain areas, the authors conclude that at times, greater differences can be found between the four individual countries.Describing the case of one institution, Anneli Kasesalu, Sirje Piht, Piret Lehiste, and Rea Raus report the findings of a study that investigated teacher education graduates' experiences concerning their readiness to enter the teaching profession.The authors view the novice teachers' experiences from social, professional and personal perspectives reminding us of the many-faceted nature of quality in teacher education.The paper by Sheila Henderson and Brian Hudson builds on the findings of a set of studies exploring the mathematical competence, confidence, attitudes and beliefs of primary student teachers.The authors point out the importance of acknowledging student teachers' beliefs about teaching and learning mathematics as well as about the nature of mathematics itself in order to encourage professional competence development and quality teaching.Iuliana Marchis investigates the self-regulated learning of teachers of mathematics in Romania, pointing out the important relationship between teacher competence and student learning.Liliana Ciascai and Lavinia Haiduc describe a study on pupils' attitudes towards natural sciences and opinions about the New Threats in Advanced Knowledge-based Economies to the Old Problem of Developing and Sustaining Quality Teacher Education
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».