Academische scholen vernieuwen de opleiding van leraren
Bibliographic record
Abstract
Academische scholen willen leraren in opleiding een echte werksituatie bieden. Hierbij is het belangrijk om te weten wat een school nodig heeft om een goede leeromgeving te zijn. Een academische school koppelt de ontwikkeling van haar eigen docenten en de opleiding van aanstaande leraren systematisch aan actieonderzoek. Daarbij werkt zij samen met hogescholen en universiteiten. De docenten zelf vinden dat scholen, zelfs academische scholen, vaak nog onvoldoende zijn toegerust voor het doen van onderzoek. Uit onderzoek blijkt dat een school niet zomaar een academische school is: een school wordt een academische school door actieonderzoek en gebruikt dat als middel om het eigen onderwijs te verbeteren. Jeannette Geldens van de Radboud Universiteit in Nijmegen onderscheidt op basis van het onderzoek 20 kenmerken van een werkplekomgeving. Deze worden in het artikel beschreven. Daarnaast worden een aantal problemen besproken die zich voor zouden doen op de scholen, zoals het gebrek aan coordinatie van de opleidingsactiviteiten. Verder wordt er uitgebreid ingegaan op het project 'Passie voor leren', waarbij scholen een onderzoekslijn opzetten die doorgaat na afloop van het project. Hierbij gaat het om actieonderzoek met activiteiten die tot doel hebben om de eigen professionele ontwikkeling te stimuleren.
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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.026 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.018 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.119 | 0.040 |
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".