Reflexiones de los docentes en formación, videoconferencias y WebCT: un estudio exploratorio
Bibliographic record
Abstract
"Introduction. El desarrollo de la videoconferencia y la tecnología de WebCT ofrece nuevas posibilidades para la educación de los maestros en formación; estas oportunidades están comenzando a ser exploradas. Este artículo exploratorio investiga las oportunidades para la reflexión que la tecnología ofrece a tres a futuros docentes en Canadá, ya que uno enseña cinco lecciones de matemáticas de primaria a una escuela alejada de su Facultad de Educación. Método. Los tres profesores enseñaron una serie de lecciones de matemáticas en una escuela a distancia a través de la tecnología de video-conferencia. Entre las lecciones de las grabaciones fueron revisadas por los profesores en servicio que posteriormente participan en las discusiones de WebCT entre ellos y su instructor (el tercer autor). Estos comentarios fueron analizados en términos de "nivel de reflexividad, como 'los profesores en servicio piensan con sentido común" o "novatos en alerta." A partir de este análisis inicial, se procedió entonces a analizar tres áreas que los datos sugieren que son importantes para ayudar a los profesores en pre-servicio para mejorar sus capacidades de reflexión. Resultados. Estas tres áreas fueron: la biografía de la maestra en pre-servicio, la provisión de contenidos para la reflexión a los futuros docentes y, la capacidad de los maestros en pre-servicio para acceder a las oportunidades de reflexión que ofrece la tecnología. Conclusiones. Basándonos en nuestro trabajo, creemos que el creciente interés en la utilización de tecnologías de videoconferencia para la formación docentes en pre-servicio requiere una comprensión de estas cuestiones como un medio para aumentar la eficacia de su utilización."
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".