A 21st Century Teacher’s Character Journey: An autoethnographic exploration and narrative retelling of ELA teachers’ perception and implementation of 21st century education
Notice bibliographique
Résumé
Education is often prescriptive in nature and teachers within this institution are asked to interpret the government curriculum and use their own materials and methods to teach their disciplines. With the accelerated changes in educational devices and learning models, teachers have had to navigate the new 21st century learning space under a working definition of what it means to be a 21st century teacher in a 21st century classroom. In this auto-ethnography, the author explores what 21st century education means to in-the-field teachers, how it informs their pedagogy, and how it shapes their teaching identities, as well as her own, through interactive interviewing and storytelling. The author uses a narrative approach to construct a story in which five participating ELA teachers from a high school, in the Greater Montreal Area, reveal their subjective experiences and reflections as they learn to define and describe 21st century learning through their own words and interpretations. The literary technique of characterization allowed the author to understand her own role in the 21st century as an educator. Collaborative story-making, told through the eyes of a first-person narrative, has produced is a narrative that reveals how teachers’ unique perceptions and implementations of their crafts can contribute to a descriptive account of 21st century education that is as nuanced and diverse as those who teach within its framework
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,019 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».