A Waterfall Model for Providing Professional Development for Elementary School Teachers: A Pilot Project to Implement a Competency-Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
Supporting the professional development of teachers to enhance mathematics learning is an important consideration of global education initiatives. However, designing and implementing professional development depends on the structures in place in different contexts. For instance, some structures involve different roles played by the different actors in the schooling system. Thus, school board consultants, principals, inspectors and teachers might be in charge of providing information, coaching, training or educating teachers. Those policies and practices are key components when designing and implementing professional development for teachers at a large scale. This article presents an initiative supported by UNICEF in Democratic Republic of the Congo (DRC). In 2015, the DRC undertook a transitional approach to school reform by adopting a situation-based approach “Approche par les Situations (APS)” in the elementary school curriculum. An experimental pilot project to improve teaching and learning Mathematics and Language Arts in elementary school was set up. To this end, learning situations were created and 80 teachers were trained in the use of these situations in class using a waterfall model of professional development. The results indicated positive contributions resulting from the teacher-enacted situation-based approach, but also exposed functional problems of implementing a waterfall model to support teachers at a large scale. Our results highlight the challenge of supporting all teachers in a global context.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».