MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W91123705 · doi:10.1007/978-94-6091-973-2_8

Professional Control and Professional Learning

2012· book-chapter· en· W91123705 sur OpenAlexaffabout
Rosemary Clark

Notice bibliographique

RevueSensePublishers eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Practices and Policies
Établissements canadiensCanadian Federation of University Women
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Professional developmentProfessional learning communityControl (management)Value (mathematics)Political sciencePedagogyPublic relationsPsychologySociologyManagementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The two teachers quoted above illustrate the classic dichotomy of not only educational policy, but also approaches to teacher professional learning, as government/school boards vie with classroom teachers over the best ways to improve student performance. To understand trends in professional development policy in Canada, it is critical to grasp the nature of the organizations to which Canadian teachers belong, the struggle for control of the profession which characterized the 1990s and early 2000s, and the emerging consensus over the value to both teachers and students of ongoing job-embedded professional learning. Two Ontario programs, the New Teacher Induction (NIP) program and the Teacher Learning and Leadership Program (TLLP), are described here to exemplify how recommendations from various experts around the world can be implemented, in an atmosphere of collaboration, not conflict, between government and teacher unions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSensePublishers eBooksMême sujetEducational Practices and PoliciesTravaux en français237 207