Beliefs, Attitudes, and Practices of Principals with Respect to Hiring Diverse Teachers
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to explore the beliefs, attitudes, and practices of principals with regard to equity and inclusion specific to hiring teachers from diverse backgrounds. A qualitative design and narrative analysis guided this study. Twelve principals and vice-principals from six high schools in one school district in Ontario participated in the study by answering questions on a self-completion web questionnaire. The findings were analyzed using four categories with regard to hiring diverse teachers: 1) current understanding of diversity in the school community; 2) current practices for diversity hiring; 3) beliefs and attitudes for diversity hiring and existing barriers; 4) solutions and future learning opportunities. Data were analysed using thematic analysis. The overall themes that emerged from the data were: a) valuing the importance of diversity, equity, and inclusion; b) not valuing diversity and providing rationale for not considering diversity and equity. The findings revealed that principals were able to define diversity in their own words. However, principals did not always value diversity in teacher candidates in their hiring practices. The questions used by principals to interview teachers – based on those recommended by the school board’s interview questions – did not include questions that would elicit and support responses from teacher candidates with regard to teaching diverse students or that reveal the value of their own diversity. The findings revealed that there are various barriers due to biases, hiring attitudes and current practices. Finally, the findings revealed that some principals are resistant to additional learning and professional development activities, saying they see no barriers for diverse teacher candidates being hired. However, some principals are open to more training and learning opportunities and see professional development as a catalyst in bringing positive change with respect to hiring practices and valuing diversity. A discussion of the findings with reference to current literature is provided. In conclusion, questions and approaches for further studies are identified.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».