A Teacher Accountability Model for Overcoming Self-Exclusion of Pupils
Notice bibliographique
Résumé
Self-exclusion of pupils is one of the prominent challenges of education. In this paper we propose the TERA model, which shapes the process of creating formative accountability of teachers to overcome the self-exclusion of pupils. Development of the model includes elaboration and integration of interconnected model components. The TERA model involves the following components: Tasks, Environment, Reward, and Accountability. The “Task” component serves as the starting point for creating teacher accountability. The objective of the Task” component is to form a structure of tasks, performance of which leads to overcoming self-exclusion of pupils. The task structure allows determining task significance for pupils’ inclusion. The “Environment” component organizes an environment inducing the teachers toward productive and qualitative performance of the tasks directed toward overcoming self-exclusion of pupils. Such an environment fosters creating teacher reciprocal accountability for task performance results. The environment is organized by the conditions of adaptive performance of the tasks and adaptive rewarding of teachers. “Accountability” is the central component of the model. The objective of this component is to create formative accountability of teachers for task performance results. It is attained through self-assessment willingness, possibility, and desire of teachers to be emergent leaders or performers during tasks performance, and coordination of the self-assessment outcomes. The objective of the “Reward” component is to realize adaptive rewarding of teachers for taking accountability for task performance results. Adaptation of rewards is provided relative to task significance and a teacher’s role in a task’s performance.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».