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Enregistrement W7161980673 · doi:10.82308/29971

Raisins in the dough: Conversations on teacher identity and assessment practices

2020· dissertation· en· W7161980673 sur OpenAlexaboutno aff
Margaret McDonnell

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)Context (archaeology)WishNational identity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nous apprenons à enseigner de nos pairs, de nos élèves, de nos propres expériences en tant qu'élèves, enseignants et parents, et des occasions d'enseignement et d'apprentissage qui se présentent à nous dans des contextes non scolaires. Cette étude explore comment les éducateurs œuvrant en enseignement supérieur concilient leur conception de l'identité professionnelle avec leurs obligations professionnelles, notamment en matière d'évaluation des étudiants. Les enseignantes et enseignants du réseau des cégeps du Québec, comme leurs collègues d'autres établissements d'enseignement postsecondaire, arrivent souvent en classe avec une richesse de connaissances dans leur domaine, mais très peu de formation spécifique en pédagogie. Dans une série d'entrevues interactives, j'ai recueilli les récits et les idées de neuf collègues enseignants. De ces entrevues, j’ai construit un récit dans lequel les neuf participants et moi sommes réunis autour d'une table pour discuter de nos parcours individuels et personnels en tant que pédagogues, ainsi que des expériences, défis et épiphanies qui sous-tendent le développement d’un enseignant. J’ai émaillé ce récit de mes expériences personnelles et professionnelles. Ces souvenirs, et la manière dont je m'en souviens, viennent enrichir la discussion. En fin de compte, quatre thèmes principaux émergent : le parcours familier de l’enseignant « accidentel »; la tension entre les philosophies d'apprentissage formatif des enseignants et les exigences institutionnelles en matière de responsabilité ; l'importance de l'introspection et de la pratique délibérée dans notre formation continue ; et la valeur des communautés de pratique et du mentorat entre pairs pour soutenir cette formation. Le but de cette exploration n'est pas de générer des concepts définitifs de comment enseigner au cégep, ni de déterminer qui est ou n'est pas habilité à enseigner. Il s'agit plutôt de faire la lumière sur notre cheminement commun, de constater que nous ne sommes pas les premiers ou les seuls enseignants à faire face à des défis, à apprendre sur le tas, ou à réaliser, brusquement, que nous ne sommes pas ceux à qui nous enseignons - et qu'ils ne sont pas nous

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0260,022
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0040,008
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 Opus0,343
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,196 · 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
Publié2020
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