New Teachers’ Career Intentions: Factors Influencing New Teachers’ Decisions to Stay or to Leave the Profession
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the relationship between the reported career intentions and perceptions of preparedness of graduating secondary teachers in Quebec, across a two- year period, in an effort to identify factors which contribute to growing attrition rates among beginning teachers. The study reveals that those beginning teachers most concerned with their lack of preparation in the areas of classroom management and assessment of students’ learning are more likely to consider leaving the profession. While evidence suggests that beginning teachers do develop increasing confidence in terms of classroom management in their second year of teaching, their challenges with effectively assessing student learning endure through the first two years of teaching. Findings from this mixed method study suggest that both initial teacher education and employers have a shared responsibility to give greater attention to the ways in which teachers are introduced to and have experience with strategies for the assessment of student learning. Cette étude porte sur le rapport entre les intentions de carrière et les perceptions qu’ont les finissants en enseignement secondaire au Québec quant à leur niveau de préparation. La recherche s’est étalée sur deux ans et visait à identifier les facteurs qui contribuent au taux grandissant d’attrition chez les enseignants débutants. L’étude a révélé que les enseignants débutants qui sont les plus préoccupés par leur manque de préparation en matière de gestion de classe et en évaluation des apprentissages sont également susceptibles de penser à quitter la profession. Bien que les résultats montrent que les enseignants débutants tendent à devenir plus confiants en gestion de classe pendant leur deuxième année d’enseignement, leur défis quant à l’évaluation des apprentissages persistent tout au long de leur deuxième année d’enseignement. Les résultats de cette étude qui reposent sur une méthode mixte indiquent également que, tant la formation initiale des enseignants que les employeurs, doivent porter attention à la présentation des notions relatives à l’évaluation des apprentissages et aux expériences qui sont offertes aux enseignants en début de carrière.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».