A Framework for Strengthening Teacher Professional Development Systems with ICT
Notice bibliographique
Résumé
Purpose of this framework \nTeacher professional development (TPD) is an essential component in the transformation of teaching and learning to meet the targets of Sustainable Development Goal 4. \nThe purpose of the framework presented here is to support countries in strengthening their TPD systems by harnessing the power of information and communication technologies (ICT). It provides a way of thinking about how to effectively incorporate ICT in the design and implementation of professional learning programs for all teachers in ways that address equity concerns and take account of contextual factors. \nHow was the framework developed? \nThe framework draws on international research and fieldwork findings from the Global Partnership for Education Knowledge and Innovation Exchange (GPE KIX) multi-site empirical TPD@Scale research project, “Adapting and Scaling Teacher Professional Development Approaches in Ghana, Honduras, and Uzbekistan.” This study sought to identify how ICT can be utilized at scale to improve equity, quality and efficiency in TPD systems. \nThe framework was developed by international experts including researchers, practitioners and representatives of national agencies. It builds on the TPD@Scale Coalition for the Global South’s working paper, “TPD@Scale: Designing Teacher Professional Development with ICTs to Support System-Wide Improvement in Teaching” (Wolfenden, 2022)
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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 | 0,030 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,031 |
| Communication savante | 0,019 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».