The integration of Planning, Implementation and Evaluation of Teacher Training Courses
Notice bibliographique
Résumé
This paper is concerned on studying various types of education and training on the ability of teachers to promote student achievement. Previous studies on the subject have been hampered by inadequate measures of teacher training and difficulties addressing the non-random selection of teachers to students and of teachers to training. We address these issues by estimating models that include detailed measures of preservice and in-service training, a rich set of time-varying covariates, and student, teacher, and school fixed effects. Our results suggest that only two of the forms of teacher training we study influence productivity. First, content-focused teacher professional development is positively associated with productivity in middle and high school math. Second, more experienced teachers appear more effective in teaching elementary math and reading and middle school math. There is no evidence that either pre-service (undergraduate) training or the scholastic aptitude of teachers influences their ability to increase student achievement. It is quite obvious that a teacher and a teacher trainer aren‘t the same and there is a huge difference between them. Consequently, aims, design, materials, methodology and evaluation of teacher training and trainer training programs should be approached methodically based on logical understanding of the nature and the scope of each. This paper examines a one-month trainer training course, arguing that its purpose is compromised due to its resemblance to a teacher training program. It provides suggestions for remedying this situation. First, it sets the scene. Then, it lists the program‘s gaps, and provides ways of bridging them.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 ».