Tanárképzés az adatok tükrében • Teacher Education in the Light of Data
Notice bibliographique
Résumé
A tanulmány hazai és nemzetközi adatok alapján mutatja be a hazai elöregedő tanártársadalom kulcskihívásait, illetve a tanárpolitika ebből adódó sürgető feladatait.Magyarországon nemzetközi viszonylatban is kiugróan alacsony a fiatal tanárok aránya, míg magas az életpálya végén levőké.Az elmúlt három évben a tanárok létszáma több mint 20 ezerrel, vagyis a 2019-es létszámhoz képest 18%-kal csökkent.E pályaelhagyás elsősorban a középkorú (30-44 éves) korosztályt érintette.Az adatok szerint a jelenleg nyújtott tanárképzési formák nem biztosítják a megfelelő volumenű tanárutánpótlást az országban.Mindezért a tanulmány a tanárok utánpótlásának tervezéséért felelős központi funkció létrehozását, a pályakezdő tanárok béremelését és a képesítetlen tanárok iskolai alapú, munka melletti képzési rendszerének kidolgozását javasolja. aBSTraCTThe study presents the key challenges of the Hungarian ageing teacher population based on national and international data, and indicates urgent tasks to be addressed by teacher replacement policies.In Hungary, the proportion of young teachers is excessively low, while that of teachers at the end of their career is high.In the last three years, the number of teachers has decreased by 20 thousand, it is 18% lower than in 2019, and primarily, middle aged teachers (between the ages of 30-44) have left the teaching profession.According to the data, the existing teacher education programmes do not produce enough teacher graduates in the country.Based on these trends the study suggests that a principal institution should be established responsible for planning and overseeing teacher supply, regulating salary raise for novice teachers, and developing of a new, school and work-based teacher education form for unqualified teachers.
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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 | 0,020 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,098 | 0,036 |
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 ».