Considering Transversal Competences, Personality and Reputation in the Context of the Teachers’ Professional Development
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this paper is to provide guidelines for reflection and improvement of transversal competences of teachers in the field of self-regulation, education for sustainable development and inclusion in the context of their continuing professional development. Also, the moderatory effect of personality based on literature analysis and insight into empirical results will be demonstrated. Teachers’ reputation determines the framework of their professional development and is strongly influenced by social challenges, globalization, integration, sustainability, technological development, etc. In addition, a strongly biologically determined teacher’s personality significantly moderates the relationship of their professional development and transversal competences. Transversal competences are recognized as the teachers’ important skills in their organization of the teaching and learning process and their professional development, as well as in the process of them teaching these competences to their students. “Learning to learn” is recognized as the key lifelong learning competence in the European policy documents and the environmental and sustainability issues are some of the most common transversal themes of the general education curricula. The focus on the transversal competences is relatively new in education policies and has emerged as a reaction to the increased professional demands for a response to current educational needs of all students in inclusive environments. Analysis of transversal competences in the aforementioned three fields and their connection to personality traits will contribute to new knowledge regarding the teachers’ professional education. Therefore, this paper will present the theoretical frameworks of the complex relationship between the teachers’ reputation, personality and transversal competences in the light of the contemporary educational contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».