Teacher Supply and Demand: Issues in Northern Canada
Notice bibliographique
Résumé
This two‐year study (2007‐2009), which examined teacher supply and demand issues in northern Canada – Fort Nelson School District (BC), the Fort Vermilion School Division (AB), the Yukon Department of Education (YK), and the Yellowknife School District (NWT) – comprised three research objectives: (a) to ascertain in which subject areas acute and chronic needs for teachers existed, (b) to investigate recruitment and retention methods for northern professionals, and (c) to ascertain preferred professional development models. The participants included teachers, principals, and hiring personnel in the research sites. Research methods included the use of an on‐line questionnaire (n = 113), at least two semi‐structured interviews at each of the four sites with five to ten teachers, three to five principals, and one Human Resources personnel, and researcher field notes. Findings confirm and expand upon conclusions drawn by others and demonstrate the unique needs of northern educators. In particular, we found that (a) school districts continue to struggle with finding specialist teachers in the senior high sciences and mathematics and in elementary Special Education, (b) few incentives exist for teachers to come to northern school districts and to stay there, and (c) the preferred professional development model for approximately one‐quarter of these Northern teachers, administrators, and hiring personnel is blended learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».