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Record W2950617261 · doi:10.82308/50583

Understanding the teacher self: learning through critical autoethnography

2016· article· en· W2950617261 on OpenAlexaboutno aff
Brian Andrew Benoit

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2016
Typearticle
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicEducator Training and Historical Pedagogy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAutoethnographyMemory workReflexivityContext (archaeology)SociologyNarrativeIdentity (music)PedagogyStorytellingNarrative inquiryPsychologyGender studiesAestheticsSocial scienceEpistemologyHistoryArtLiterature

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse examine comment les souvenirs peuvent façonner la manière dont nous percevons le présent et l'avenir dans le cadre de la formation des enseignants et du développement professionnel. En utilisant une enquête qualitative, en m'inspirant de l'auto-apprentissage et de la mémoire-travail, j'explore les façons dont l'autoethnographie critique peut servir d'outil de croissance personnelle et professionnelle dans le contexte de l'identité des enseignants. Cette thèse étudie la relation entre l'autoethnographie, la pédagogie critique et l'autoethnographie critique.Dans mon travail sur le terrain, j'examine trois lieux de la mémoire. Le premier site de recherche est une étude influencée par l'art des souvenirs associés aux terrains de jeux de l'école primaire et aux quartiers que je fréquentais durant mon enfance dans les années 1980, dans la région de Montréal. J'identifie et apporte des précisions sur trois importantes approches d'enquête narrative : a) en me penchant sur la mémoire et les histoires comme outil pédagogique; b) en me concentrant sur les lieux comme marqueurs d'identité; et c) en utilisant l'auto-apprentissage comme forme de développement professionnel. Le deuxième lieu de la mémoire est tiré de mon observation personnelle et de ma lecture attentive d'une télésérie, Les Bougon, une série populaire québécoise ayant été diffusée entre 2004 et 2006. J'observe comment les concepts de genre, de race et de classe ont été utilisés pour fournir un mince vernis de normalité contribuant à la fabrication et au renforcement d'un type spécifique de répression culturelle au Québec. Le troisième lieu de la mémoire porte sur le développement de ma propre ethnographie qui se rapporte à la réflexivité de l'auto-conscience professionnelle. Je présente des récits liés à ma formation d'enseignant dans le but définir mes expériences vécues comme des « textes » menant à une plus grande compréhension de mon développement professionnel en tant que formateur d'enseignants. Le fait d'identifier et d'incorporer les souvenirs comme de la pédagogie en employant des récits autoethnographiques critiques joue sur la relation symbiotique entre le processus et le produit qui a permis d'inclure ma propre voix au sein de ma recherche. Prendre davantage conscience de moi-même en tant qu'enseignant par l'utilisation de l'autoethnographie critique m'a permis d'approfondir simultanément ma compréhension de mon identité auto-professionnelle et personnelle. L'étude a des implications pour l'utilisation de la mémoire-travail en autoethnographie critique en tant qu'outil pour le renouvellement personnel et pédagogique de l'enseignant. Les enseignants doivent être en mesure de se situer au sein de leurs propres dynamiques culturelles, en étant capable de se voir de façon critique dans un contexte plus large en abordant des questions telles que la classe et la race. Ainsi, cela peut les amener à découvrir les injustices dans leur travail avec les élèves.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.014
metaresearch head score (Gemma)0.025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.014
Threshold uncertainty score0.072

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0140.025
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0070.013
Scholarly communication0.0080.007
Open science0.0020.007
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.193
GPT teacher head0.364
Teacher spread0.171 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2016
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