Attrition of certified teachers in secondary education during the induction phase
Notice bibliographique
Résumé
Teacher attrition is generally considered problematically high, with attrition rates of beginning teachers up to 50%. This study shows the problem is not as big as has been claimed before. Previous studies have often focused on the attrition within 5 years, showing a quarter or more of beginning teachers leaving the profession. However, this disregards the fact that teachers leave at later stages as well, and the fact that some beginning teachers are not qualified to work as a teacher. Using administrative data from payroll administrations of schools in the Netherlands for secondary education a reliable measure of teacher attrition was made. Administrative data on diplomas in higher education were used to establish if teachers are certified at the start of their career. The results of this study show that the attrition rate of beginning teachers is only high within the first year of their career. The attrition rate within 1 year of experience is around 12% until the early 2000s, rising to close to 20% in more recent years. In comparison with other countries this seems relatively modest. However, after the first year, a base rate of attrition (retirement excluded) remains fairly constant at approximately 3% to 5% every year, explaining the gap with high attrition rates found in earlier studies. Attrition of certified teachers within one year is about 9%, with very little variation over time, versus the 12% to 20% of all beginning teachers. This 9% attrition rate of certified teachers is much lower than many earlier studies suggest.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».