Towards quality and equitable education in South Africa: Unpacking the relationship between teacher factors, students’ socioeconomic background and mathematics achievements
Notice bibliographique
Résumé
This study sought to understand the relationship between teacher factors, students' socioeconomic background and mathematics achievements in South African context. This study contributes to educational quality and equity research in South Africa. Applying a two-level structural equation modelling technique, a sample of 334 mathematics teachers and 12,514 students from 292 schools in South Africa grade 9 (TIMSS) 2015 was used. The results revealed that teacher qualification and characteristics and instructional quality do not affect student mathematics achievement, once the student's family SES and classroom SES compositions were taken into account. The classroom SES composition explained almost 80% of the cross-classroom differences in mathematics achievement differences in South Africa, indicating a high level of socio-economic segregation between classrooms in mathematics achievement. A tentative explanation might be that qualified and experienced teachers are more likely to be self-selected to schools and classes where the best students are. Moreover, since student's achievement level is related to their socio-economic background. High achieving schools and classrooms very often are also with students of a higher level of SES. Thus, in South Africa, the teacher effects are confounded with SES composition effect. These results are discussed, and policy implications and practice recommendations of the findings are suggested.
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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 | 0,017 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».