Standards of teacher competencies in Serbia: Comparative analysis with selected countries
Notice bibliographique
Résumé
Many countries have embarked on creating standards of teacher competencies with the ultimate goal of improving teaching in their schools. The aim of this paper is to compare Standards of teacher competencies in Serbia with those in countries/regions which perform well on PISA (Australia, Singapore, Ontario, Estonia, the Netherlands and Slovenia) in order to highlight important similarities and differences which potentially account for teacher quality in those countries, as well as inform policymakers in Serbia on how to reformulate standards of teacher competencies and, consequently, improve teacher quality and pupil outcomes. The criteria on which sets of standards in different countries are compared are: development of standards (who and how developed the standards), content of standards (subject knowledge, didactics, etc.), differentiation of standards (existence of separate sets of competencies for novice teachers, experienced teachers, etc.), purpose of standards (teacher certification, performance monitoring, career progression, accreditation of teacher education providers, etc.), and context in which the standards operate (whether they are a part of a larger framework of standards and educational practices or not). Several important differences exist between the Standards of teacher competencies in Serbia and selected countries, the greatest being the much higher level of utilisation of standards in various segments of teacher professional lives in those countries than in Serbia. Recommendations for the improvement of standards of teacher competencies in Serbia are drawn.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».