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Enregistrement W7153215361 · doi:10.65961/ajelt-2008-1-001

Promoting Reflective Practice in Initial English Language Teacher Education: Reflective Microteaching

2008· article· W7153215361 sur OpenAlexaff
Thomas S. C. FARRELL

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of English Language Teaching · 2008
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroteachingReflective practiceEnglish languageTeacher educationLanguage teacherField (mathematics)Reflective writing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reflective practice is based on the belief that teachers can improve their understanding of their own teaching by consciously reflecting on their teaching experiences. One way of promoting such reflective practice among preservice language teachers is to have them engage in reflective microteaching. Microteaching has as its main purpose the practice of specific skills of teaching during short simulated lessons. Over the years within the field of Education, microteaching has evolved from a training view of teacher education to a reflective approach, and this relatively new stance has been reviewed as having a favorable impact on the development of preservice teachers' teaching skills. However, within the field of TESOL, although there has been agreement that this reflective microteaching is desirable, not many studies have been reported on the impact of this reflective approach to microteaching. The purpose of this paper is to explore the impact of a reflective microteaching assignment in an initial English language teacher education program. Results indicate that if the purpose and requirements of the microteaching assignment are clearly articulated to the preservice teachers, they can have a positive impact, both real and perceived, on the development of English language teachers.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,371 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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