MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7133034944

Teaching for Wisdom in the English Language Arts: Secondary School Teachers' Beliefs about Literature and Life Learning in the Classroom

2013· dissertation· en· W7133034944 sur OpenAlexaboutno aff
Christine Elizabeth Guthrie

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2013
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of International Science and Engineering
Mots-clésEnglish languageNegotiationInterpretative phenomenological analysisQualitative researchPhenomenology (philosophy)Semi-structured interviewThe artsEnglish-language learner
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychologists have proposed that schools should teach for wisdom, but this proposal has rarely been investigated. The present study examines secondary school English language arts as a site of wisdom learning. This qualitative study investigates the instructional goals and beliefs of 16 secondary English teachers (8 beginner, 8 experienced). Interviews were analysed using techniques based in Interpretative Phenomenological Analysis. Results are discussed in light of psychological research, studies of English teaching, and the Ontario curriculum. Some elements of wisdom teaching appear to be supported in English education. Teachers connected literature teaching and classroom practices to students' life learning, emphasizing life themes, connections to self and experience, self-reflective learning, and individual needs. Experienced teachers frequently made direct connections between life/wisdom learning and student engagement, while beginners voiced concerns about negotiating supportive student- teacher relationships. Implications for proposals to teach for wisdom in schools are discussed, including a possible role for critical literacy.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,382 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTSpaceMême sujetAging and Gerontology ResearchTravaux en français237 207