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Enregistrement W4318262595 · doi:10.1556/2065.184.2023.2.7

Tanárképzés az adatok tükrében • Teacher Education in the Light of Data

2023· article· hu· W4318262595 sur OpenAlexaff
Csilla Stéger

Notice bibliographique

RevueMagyar Tudomány · 2023
Typearticle
Languehu
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensPricewaterhouseCoopers (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0140,012
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0980,036

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.

Tête enseignante Opus0,196
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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