A Teacher Accountability Model for Overcoming Self-Exclusion of Pupils
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle