MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7048330271

Kunnskap om elever og skolepersonalets forventninger En kvalitativ undersøkelse av kunnskaps betydning for skolepersonalets forventninger til elevene.

2020· dissertation· no· W7048330271 on OpenAlexaff

Bibliographic record

VenueDuo Research Archive (University of Oslo) · 2020
Typedissertation
Languageno
FieldPhysics and Astronomy
TopicSuperconducting and THz Device Technology
Canadian institutionsNortel (Canada)
Fundersnot available
KeywordsWork (physics)Context (archaeology)Qualitative researchFace (sociological concept)Agency (philosophy)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Fakultet for humanoria og pedagogikk Institutt for pedagogikk Sammendrag Denne masteroppgaven tar for seg samspillet mellom lærer og elev, og hvordan dette samspillet og forventninger til eleven kan bli påvirket av omgivelser.Påvirkningsfaktorene som dukket opp gjennom prosessen skriveprosessen var blant annet forventninger, fordommer og kunnskap.jeg undres over hvordan holdninger hos lærere kan komme til, og forbli.Gjennom bachelorstudiet og masterstudiet transkriberte jeg for et prosjekt som heter School-In.prosjektet tar for seg forskning som viser til at lærere senker forventninger til ulike elevgrupper.Det finnes ikke særlig mye forskning rundt dette temaet i Norge, eller i de skandinaviske landene.Det finnes derimot forskning fra Nord-Amerika som viser til at lærerne har vektlegger elever fra familier med en høyere sosioøkonomisk status.Siden jeg allerede var involvert i prosjekt School-In, kunne jeg bruke data som var samlet inn, jeg fikk også være med på datainnsamling nemlig fokusgruppeintervju.Valg av metode og gjennomføring av datainnsamling blir beskrevet i et eget kapittel.Skolene som deltar i prosjekt School-In har elever fra 1. til 7. klasse og 8. til 10. klasse, eller begge deler.Skolene har noen satsningsområder som de skal arbeide med i prosjektet, hovedfokuset er å innføre lokalmiljøet og foreldre inn i arbeidet i skolen.På denne måten kan dette vise til om innovasjonsarbeidet har vist til endring, eller om det krever mer arbeid.Fokuset i funnene gikk ut på hvordan skolepersonalet kommuniserer om elever, skolen og lokalmiljøet.Her kom det frem interessante tema, som jeg fant en del teori om.På denne måten kunne jeg drøfte funnene opp mot relevant teori.Avslutningsvis kommer det en oppsummering av funnene som viser at innovasjonsarbeidet til School-In gjorde at skolepersonalet fikk en ny refleksjon over hvordan lokalmiljøet kunne påvirke forventninger, omdømme, men også motivasjonen til elevene.Forord At en pandemi skulle ramme Norges og at landet skulle i lock-down var jo ikke forventet.Fra å være på lesesalen og i godt lag med medstudenter ble vi alle nødt til å holde oss hjemme.Å ikke kunne dra hjemmefra, være på UiA eller møte mennesker fysisk gjorde skriveprosessen krevende.Pandemi eller ikke, her er oppgaven.Det er skummelt for dette er kanskje slutten på begynnelsen.Jeg vil sende min store takk til School-In prosjektet som har gitt meg erfaring som vikar i deres arbeid.I dette arbeidet har jeg transkribert for School-In prosjektet, men også observert og vært intervjuer.I arbeidet har det dukket opp holdninger som har vekket min nysgjerrighet innenfor forventninger til elever.Gjennom oppvekst og løpet av akademia har jeg selv vært vitne til disse holdningene fra skolepersonell, men også fra foreldre.Dette fremmet et ønske om å gå dypere til hva som kan påvirke disse forventningene og hvordan de fortsatt er tilstede i møtet med eleven.Jeg tror skolen som institusjon ikke er klar over hvordan dette kan være med på å påvirke eller endre elevens liv.Jeg takke medstudenter som har støttet og hjulpet underveis.Om det har vært bøker som ikke var mulighet å få tak i lengre grunnet lock-down, men å motivasjon i skriveprosessen.Spesielt vil jeg takke Nadia min medstudent for hjelp, støtte og gode samtaler.Du er gull verd!Tusen, tusen takk til min veileder Jorunn Midtsundstad.Takk for at du har vært utrolig tålmodig og alltid vært støttende, det har betydd utrolig mye.Covid-19 stoppet ikke god veiledning, men førte til løsningsorienterte løsninger ved å har sende litteratur med posten.Takk for at du har vært tilgjengelig til alle døgnets tider.Tusen, tusen takk Jorunn.Takk til mine brødre Jon og Dag som har kommet med refleksjoner fra vår egen utdannelse og refleksjoner i prosessen.Takk til mamma og pappa som har heiet meg opp og frem, men også latt meg skrive hjemme hos dem i skogen når brakkesyken har vært som verst i Kristiansand.Avsluttningsvis vil jeg takke min Olav som har støttet meg i alle fem år på UiA som student.Takk for at du trodd på meg hele veien og pushet meg når jeg selv ikke klarte det.Jeg blir rørt over hvor mange gode og fantastiske mennesker jeg har i livet mitt!Når Erna Solberg tillater det -så skal dere alle få en god lang klem.For det har jeg savnet.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.007
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.160
Threshold uncertainty score0.536

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0100.005
Open science0.0010.006
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.1600.101

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 head0.058
GPT teacher head0.316
Teacher spread0.257 · 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

Citations0
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueDuo Research Archive (University of Oslo)Same topicSuperconducting and THz Device TechnologyFrench-language works237,207