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Enregistrement W4399797930 · doi:10.55016/ojs/ajer.v58i3.55627

Evaluating Prospects: The Criteria Used to Hire New Teachers

2012· article· en· W4399797930 sur OpenAlexaffvenueabout
Jerome Cranston

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScrutinyLikert scalePsychologySelection (genetic algorithm)Process (computing)Scale (ratio)Personnel selectionYield (engineering)Medical educationMathematics educationSocial psychologyPolitical scienceLawStatisticsMedicineComputer scienceDevelopmental psychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teacher hiring decisions have far-reaching effects. Accordingly, it is important that prospective teachers be scrutinized carefully. The process that yields new teacher hires also deserves careful analysis. This article reports on key findings derived from a larger study that examined the overall organization of the hiring process and how criteria were weighted in both the screening and selection phases of the process throughout school divisions in Manitoba, Canada. The study, which used a Likert-like scale questionnaire, obtained information from superintendents in three-quarters of Manitoba’s school divisions. Using a multi-criteria decision making analysis approach, the findings suggest three general themes, namely: (a) there is significant variation among divisions regarding the degree of centralization of hiring, (b) evaluations made during interviews are the most important factor in deciding whom to hire, and (c) orthodox measures of academic proficiency are de-emphasized. The findings suggest that while candidates obviously deserve careful scrutiny, so too does the process that purports to yield the best results from any given group of applicants.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,627
Tête enseignante GPT0,621
Écart entre enseignants0,006 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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