Cognitive Skills of Canadian Educators: An Analysis of PIAAC Data
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to conduct national and cross-country analyses to provide insights about educator cognitive skills in literacy, numeracy, and problem-solving within Canada and across nineteen countries using the PIAAC data. MANOVA results of profession differences within Canada demonstrated that educators outperformed other professions in general programs, health and welfare, and services but underperformed the professions in science, mathematics, and computing in all three domains. MANOVA results of educator differences across countries showed that educators in Canada outperformed those in Denmark, Estonia, the Russian Federation, and the United Kingdom in literacy, outperformed the United Kingdom in numeracy, and outperformed Denmark, Estonia, and the United Kingdom in problem-solving. Finally, multiple regression analyses identified statistically significant indicators of Canadian educators’ literacy, numeracy, and problem-solving proficiencies. The results of this study reveal and suggest that the cognitive skills of Canadian educators have the potential to be enhanced. Keywords: teacher cognitive skills, literacy, numeracy, problem-solving in technology-rich environments L'objectif de cette étude était de mener des analyses nationales et internationales afin de fournir des informations sur les compétences cognitives des éducateurs en matière de littératie, de numératie et de résolution de problèmes au Canada et dans dix-neuf pays à l'aide des données de l'enquête PIAAC. Les résultats de l'analyse MANOVA des différences entre les professions au Canada ont démontré que les éducateurs surpassent les autres professions dans les domaines des programmes généraux; de la santé et du bien-être; et des services, mais qu'ils sont moins performants que les autres professions en sciences, en mathématiques et en informatique dans les trois domaines. Les résultats de l'analyse MANOVA des différences entre les éducateurs des différents pays ont montré que les éducateurs du Canada surpassent ceux du Danemark, de l'Estonie, de la Fédération de Russie et du Royaume-Uni en littératie, surpassent ceux du Royaume-Uni en numératie et surpassent ceux du Danemark, de l'Estonie et du Royaume-Uni en résolution de problèmes. Enfin, les analyses de régression multiple ont permis d'identifier des indicateurs statistiquement significatifs des compétences des éducateurs canadiens en matière de littératie, de numératie et de résolution de problèmes. Les résultats de cette étude révèlent et suggèrent que les compétences cognitives des éducateurs canadiens ont le potentiel d'être améliorées. Mots clés : compétences cognitives des enseignants, littératie, numératie, résolution de problèmes dans des environnements riches en technologie
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,081 | 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 ».