Who Aspires to Become a Teacher? Findings from a Cohort Study Tracking Young People from Age 10/11 to Age 21/22
Notice bibliographique
Résumé
Against a backdrop of severe and long-standing teacher shortages, in this paper we present analyses of over 60,000 survey responses collected via a cross-sectional cohort study that sampled young people in England over a period of 11 years; at ages 10/11, 12/13, 13/14, 15/16, 17/18, and 21/22. These methods allow us to explore how common teaching aspirations are amongst young people at different ages, and who aspires to become a teacher as a future career. Analysing both free-text and Likert-scale data, we find that many more young people express an interest in becoming a teacher than is reflected in teacher recruitment data, and that teaching aspirations are patterned by gender and ethnicity. Girls and young women, as well as young people who identified as White, were significantly more likely to be open to teaching than their peers. Our findings suggest that teaching is a common back-up, or second-choice career aspiration, and that many individuals who report an earlier interest in teaching do not go on to become teachers. We end the paper with reflections on how these findings might be used to increase and diversify teacher recruitment, as well as recommendations for future research.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».