A Second-Class Workforce: How Neoliberal Policies and Reforms Undermined the Educational Profession
Notice bibliographique
Résumé
Years of professional neglect, scrutiny, and inequitable pay have forced educators across the country to fight forimproved policies and reforms. A public, in some circles, that views educators undeserving of their salaries due to theunpreparedness of the American youth to succeed in the economy and the continued societal problems emanating fromthe profession.Neoliberalism, as a school policy plan, was designed to retool and establish improved schooling opportunities,especially for children of color located in poor residential environments. Instead, what it created was a more divided,tiered school arrangement that expelled black-and-brown teachers from education while closing down the schools theyworked in primarily situated in urban America (Lipman, 1998; Watkins, 2011; Apple, 2018).The methodology for this research diagnosed and assessed key aspects of contemporary literature along with applyingan auto-ethnographic lens to evaluate school reform challenges. The critical race theoretical approach was adopted toindicate how neoliberalism affects new teachers entering the profession along with teachers and children of colorexisting within school structures.Despite the paper identifying the various milestones achieved in the newly constructed schools, it is also clear thatcharter-and-contract school designs pay teachers less for their work, reduces the employment attrition rate, andconsummates an over testing industry that regulates and controls how teachers instruct and are evaluated. Moretroubling, fewer people were interested in pursuing this profession as a career (Walker, 2019; Ravitch, 2016).To fix this challenge, educators are in the streets, the school board rooms, and on Capitol Hill to demand theirprofession receive the types of reforms necessary to sustain its existence. Such activism ensures education willcontinue to make great strides improving the lives of children, every day, while also working to sustain communities inneed of hope and progress.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».