Teacher Change in Bangladesh: A Study of Teachers Adapting and Implementing Active Learning into their Practice
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to investigate the teacher change process and extend our understanding of how variability in the ways that primary school teachers in Bangladesh implement innovative pedagogical practices, such as active learning, reflects variations in their understanding, attitude, experience, and skill in the use of those pedagogical approaches. Multiple forms of data gathering were employed based on the concerns-based adoption model (CBAM) including an open-ended statement of concern, interviews, and class observations from a purposive sample of ten teachers working in ten different schools. Additional interviews were also conducted with staff responsible for the teachers' professional development. Five main findings emerged from the research. First, there was a split between novice teachers who were committed to following the prescriptive lesson plans and more experienced teachers who adapted\ntheir lessons to accommodate differences in student readiness and performance. Second, the majority of teachers appeared to be satisfied with their use active learning methods and the mandated lessons with little projected variation in how they will implement the innovation in the future. Third, the class observation findings indicate that the majority of teachers were rated as ideal users of active learning methods in the classroom. Fourth, findings indicate that professional development and a commitment to building networks among teachers and support staff helped facilitate teachers' confidence and competency. Fifth, among the most influential factors shaping teachers' use of active learning methods were the availability of supplementary learning and teaching resources. Implications for professional development and support for teachers, the applicability of CBAM-based research in low-income country contexts like Bangladesh, as well as future areas of comparative, international, and development education research are discussed in light of those findings.
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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 | 0,000 | 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 ».