Strengthening teacher training and professional development in low-resource settings: A systems reform approach
Notice bibliographique
Résumé
Many low- and middle-income countries face an acute teacher-training crisis, with severe shortages of qualified teachers and under-resourced professional development (PD) systems. These deficits undermine instructional quality and student learning, perpetuating a global learning crisis. This paper draws on the author’s experience supporting teacher development through Rotary International and USAID in 19 African and Asian countries, highlighting program design elements (contextualized training, coaching, and adaptive curricula), implementation challenges (resource gaps, logistics, teacher turnover), and documented successes (improved classroom practices, student engagement, and retention). We then review scalable, systemic strategies proven effective in resource-poor settings, such as sustained mentoring, school- or community-based professional learning communities, and practice-based coaching. These approaches—especially when integrated with technology and teacher agency—can enhance instructional quality at scale.Finally, we discuss implications for underserved U.S. districts, which share barriers like chronic underfunding and staffing shortages. Adapting global equity-driven models (e.g. teacher residencies, peer networks, ongoing coaching) could help these districts invest in teachers as the most critical lever for improving student outcomes. Keywords: Low-Resource Education Systems, Education Policy Reform, Equity in Teacher Training, Teacher Professional Development.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».