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Enregistrement W2797217954 · doi:10.1177/016146811812000304

Relationships among Teachers’ Formal and Informal Positions and Their Incoming Student Composition

2018· article· en· W2797217954 sur OpenAlexaboutno aff
Chong Min Kim, Kenneth A. Frank, James P. Spillane

Notice bibliographique

RevueTeachers College Record The Voice of Scholarship in Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSchool Choice and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityContext (archaeology)Academic achievementSocial stratificationMathematics educationPopulationQuarter (Canadian coin)PsychologySociologyPedagogyPolitical scienceSocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Context While some commentators view education as a social mobility mechanism, many scholars argue that schools reproduce rather than challenge social inequality. A vast literature on the role of family background and educational stratification identifies various factors that help account for how schools contribute to reproducing social inequality. Over the past quarter century local, state, and federal policymakers, motivated at least partially by widening race- and class-based achievement gaps, have used standards and high stakes accountability to hold schools accountable for student performance. But the available evidence on the efficacy of these policy instruments in reducing the role of schools in social stratification is mixed. Purpose/Objective This study examines how student assignment to elementary school classrooms is conditioned by teachers’ formal positions and intra-school social networks. We focus on the allocation of teachers to students; teachers are the major resource a school can allocate to influence educational opportunities. Population/Participants Data for this analysis are drawn from a larger study of school leadership and management in one public school district in the southeastern United States. In the 2006–2007 school year, the Cloverville district served 33,156 students, including 16,214 students at its 30 elementary schools. The final sample for our study included 309 teachers with at least 10 students, not including kindergarten and first grade students, in self-contained classrooms across 29 elementary schools in 2007 (one school was removed from the sample due to low response rates). Research Design This study is a longitudinal observational study that includes social network data and multiple regression analysis. We surveyed faculty two times in waves conducted in 2007 and 2008. Data Collection and Analysis The primary source of data was a survey that asked teachers to identify colleagues who provided them with advice and information about reading and mathematics instruction. The dependent variables in our analyses were class average language arts achievement in the spring of 2006, class average mathematics achievement in the spring of 2006, and class average free or reduced price lunch in the spring of 2006. We fit multiple regressions to estimate the extent to which non-random assignment of students to teachers was a function of teachers’ formal leadership positions and their collegial networks. Findings/Results We found teachers who provided more advice and information to their colleagues and who occupied formal leadership positions were assigned higher achieving students. Further, teachers who occupied formal leadership positions were less likely to be assigned students who received free or reduced price lunch. Conclusions/Recommendations Our study findings provide strong evidence that teachers who have more prominent positions in the formal organization of the school and in informal networks are assigned stronger students. Such non-random assignment of students to teachers can contribute to educational stratification.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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