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Enregistrement W4405343076 · doi:10.1177/17577438241265462

Re-imagining teacher assessment: How teachers are encouraged (or not) to pursue ongoing professional learning in New Brunswick

2024· article· en· W4405343076 sur OpenAlexaffabout
Ruth Ayoola-Adeniyi

Notice bibliographique

RevuePower and Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPedagogyProfessional developmentSociologyProfessional learning communityMathematics educationTeacher educationFaculty developmentPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many conventional methods for evaluating teachers focus heavily on holding them accountable for their performance, often overlooking the importance of their personal and professional growth. This approach may have the unintended consequence of discouraging teachers from pursuing further development, as they may perceive that their efforts could be more valued or compensated more. As a result, it is crucial to adopt a more balanced approach that values both accountability and growth, which can help foster an environment that encourages teachers to be more engaged in their professional development. This paper re-imagines teacher assessment as a tool to foster ongoing learning. It explores how current assessment practices in New Brunswick, Canada, impact teachers’ engagement in professional development and learning. Using the case study approach, this paper incorporated semi-structured interviews and document reviews to investigate existing assessment frameworks, teacher perspectives, and the relationship between assessment and professional development participation. The key findings of this study highlight teachers’ willingness to enhance their professional expertise by participating in professional development and learning programs. However, teachers’ lack of participation in the selection and decision-making process of their preferred professional development and learning programs limits the effectiveness and relevance of meeting individual teacher’s needs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,372 · 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.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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