Investigating the relationship between educational inequity and teacher participation in professional development: A cross-national and quasi-experimental approach using TIMSS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The relationship between improving teaching through professional development (PD) and promoting educational equality remains under-researched. This study addresses this gap using a cross-national and quasi-experimental approach. We examine disparities in teachers’ participation in subject-specific PD across student socioeconomic groups and estimate the effects of PD participation on student achievement. Our analysis draws on data from 16 education systems participating in the Trends in International Mathematics and Science Study (TIMSS) between 2003 and 2019, focusing on mathematics and science. To account for unobserved student characteristics and school quality, we employ a within-student, between-subjects design. In most cases, we find that teacher PD participation has statistically insignificant effects on student achievement, regardless of student socioeconomic status or teacher qualification levels. In some instances, PD is associated with small negative effects for students from higher SES backgrounds. Exceptions include Australia, Ontario (Canada), South Korea, and Singapore, where specific forms of PD (content and pedagogy) are linked to modest improvements in achievement among low-SES students. However, these benefits are not consistent across PD measures. Overall, the findings suggest that in most countries, teacher PD is not currently being leveraged to reduce socioeconomic achievement gaps, and that PD forms interact with the student socioeconomic profile in heterogenous and unexpected ways.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».