Global Perspectives on Teacher Preparation and Quality: Implications for the United States
Notice bibliographique
Résumé
abstract: This paper explores the importance of teacher preparation and quality as evidenced by three of the top-performing countries, Canada, Finland, and Singapore, on the 2015 Programme for International Students Assessment (PISA). All three of these countries have exemplary teacher preparation programs that are consistent nationwide with rigorous entry requirements, a demanding course load, and numerous opportunities to gain in-field experience. They also all compensate their teachers at a comparable salary to that of other occupations to incentivize more people to enter the field. In the United States, on the other hand, society devalues teachers, teachers are not paid what they deserve, and there is a lack of consistency in teacher preparation programs, specifically in regards to out-of-field teaching and the alternate ways people can become certified. These two issues have plagued America's educational system, and they have resulted in under-prepared teachers and lower-performing students. Not only is there inconsistency in the way that teachers enter into the profession, but teacher preparation programs themselves vary in their requirements. In order to improve its educational system, America must obtain more rigorous teacher preparation programs, increase teacher salary, provide prospective teachers with more classroom experience, and have specific admission requirements to be a part of the teaching profession. There is much that the United States can learn from the 2015 PISA results and the many successful educational systems around the world, and it is time that America pays attention to the wealth of international educational research available to better its teacher preparation programs and obtain more quality 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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».