Teacher‐makers and teacher‐breakers: (Re)defining how status and safety influence trajectories into and away from teaching
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper uses empirical data from a longitudinal qualitative study conducted with aspirant teachers in England to propose (re)definitions of the concepts of ‘status’ and ‘safety’ as a framework with which to understand and improve teacher recruitment. These (re)definitions develop from analyses of data tracking 13 aspirant teachers throughout their education from age 10 and into their first career at age 22. Analyses using an identity lens demonstrate that teaching was constructed as a profession which afforded both respect (status) and minimal risk (safety) by all aspirant teachers in this study. These constructions, however, were relative and transitory; and were strongly shaped by participants' ages as well as the social inequities they experienced. Those who chose to pursue teaching by age 22 maintained or returned to their constructions of teaching as both high in status and safety. These findings suggest that the reasons why some people do not become teachers are not the same reasons why people report leaving teaching. The paper ends with recommendations for how to increase our focus on status and safety in future research and practice, as well as a call for future research to involve aspirant teachers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».