Entrevista com Heather Lotherington e Cheryl Paige
Bibliographic record
Abstract
Toronto, no Canadá, é uma das cidades mais multiculturais do mundo. Suas escolas públicas costumam receber alunos de diferentes nacionalidades, ascendências, etnias, religiões e culturas, o que pode dificultar bastante os processos de ensino e aprendizagem. Nesta entrevista, as duas especialistas canadenses falam da produtiva parceria que estabeleceram, durante cerca de 10 anos, com objetivo de melhorar o ensino na Joyce Public School, escola situada no noroeste da cidade, na região de York. Com isso demonstram a importância do trabalho conjunto entre os especialistas das universidades e os professores da escola pública. Quem mais ganhou com essa pesquisa foram os professores e os alunos. Heather Lotherington é professora, pesquisadora e diretora associada da Faculdade de Educação da York University, em Toronto, Canadá. É ph. D. em Educação pela University of Toronto. Seus interesses de pesquisa são o ensino/aprendizagem de línguas, mediado pela tecnologia, em ambiente multicultural e multilinguístico. Em sua produção acadêmica, em meio a muitos artigos e papers, destacam-se os livros: Pedagogy of Multiliteracies: Rewriting Goldilocks (Pedagogia dos Multiletramentos: reescrevendo Goldilocks) (Routlege, 2011) e Teaching Young Learners in a Superdiverse World: Multimodal Approaches and Perspectives (Ensinando jovens aprendizes em um mundo superdiverso: abordagens multimodais e perspectivas) (Routledge, 2017), co-editado com Cheryl Paige. Os dois livros constituem a apresentação dos resultados da pesquisa-ação colaborativa realizada na Joyce Public School. Cheryl Paige é mestre em Educação pela University of Toronto, foi diretora da Joyce Public School e atualmente é consultora de Tecnologia Educacional no Toronto District School Board.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.042 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".