Meta-Analysis for Math Teachers’ Professional Development and Students’ Achievement
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recent research emphasizes the need to synthesize empirical studies on “K–12” math teachers’ professional development (PD) programs and their impact on student learning. Objective: This meta-analysis examines how teachers’ participation in PD programs affects students’ math achievement, analyzing the influence of program characteristics, such as duration, PD teaching approach, modality, grade level, type of math content, PD category, and study design. Design: Using online databases, 30 randomized or quasi-experimental studies from the U.S. and Canada (2003–2021) were selected, yielding 164 independent effect sizes, as some studies reported multiple interventions. Results: Only 1% of publications met the inclusion criteria. Most were excluded due to duplication, geographic location, lack of K–12 focus, missing data, or non-empirical content. PD was most effective when programs were under a year, focused on geometry, combined content and pedagogy, targeted grades 6–8, used online video, were reform-initiated, and employed randomized designs. Modality did not significantly impact outcomes. Conclusions: While extensive research exists on PD best practices, few studies empirically link program features to student achievement. This study offers evidence that well-designed math PD can significantly improve student outcomes, providing actionable insights for educators and policymakers.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».