Bibliographic record
Abstract
본 연구는 전통적으로 규정된 유아교사교육자의 전문성을 부수고 이를 새롭게 세우고자 하는 시도이다. 즉, 기존 교사교육자 역할의 “탈영토화(de-territorialization)” 및 “재영토화(re-territorialization)”를 통해, 교사교육 현장에서 새로운 행위 주체자(agency)와 되기(becoming)의 생성을 목적으로 하였다. 이를 위해 연구자는 Deleuze 방법론(Coleman & Ringrose, 2013)을 적용하여 다양한 차이들 속에 나타나는 기이하고 복잡한, 또 불평등하고 불안정한, 그러나 새롭고 놀라운 만남과 상호연결(Stewart, 2007, p. 128)의 컷(cut)을 포착하고자 하였다. 2017년 9월부터 2018년 1월까지 연구자 1인을 비롯하여 예비교사 13명이 연구에 참여하였다. 연구결과는 2개의 리좀(rhizome), 즉 교사교육자의 역할 파열하기와 유아교사교육자 되기로 나타났다. 전자는 3개의 작은 리좀인 첫째, 지휘자로서 자신만의 강의 의식 파열하기, 둘째, 금지된 규칙과 물질 초대하기, 셋째 스스로를 마비시키는 가오리 역할하기 사건으로 나타났다. 이 작은 리좀들은 두 번째 결과인 새로운 전문성을 갖춘, 그러나 그것을 기꺼이 파열하고자 하는 유아교사교육자 되기로 이어졌다. 본 연구가 축적된 전문성이라는 미명하에 비판적 해체없이 진행된 교사교육의 홈파인 공간을 유아교사교육자 스스로 “탈영토화”하고 “재영토화”하는 하나의 전환점이 되길 기대한다.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.005 |
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".