How School Leaders Retain Experienced and Capable Teacher Mentors
Notice bibliographique
Résumé
Purposes: Teacher turnover has especially negative effects on schools and students when experienced and capable teachers leave. This loss is significant when those teachers also serve as mentors to their less experienced colleagues. This study aimed to advance understanding about how school leaders can positively influence the retention of their school’s teacher mentors. Methodology: The framework for the study reflects a longstanding line of research on successful leadership. Using a cross-sectional research design, evidence was provided by responses to the mentor survey component of a larger four-year study examining the effects on retention decisions of a national induction programme for early-career teachers and their mentors in England. Structural equation modelling was employed to test the direct and indirect effects of school leadership and selected school conditions on mentors’ self-efficacy, well-being and job satisfaction, and ultimately retention decisions. Findings: Developing and retaining teacher mentors was associated with a suite of leadership practices which encourage collaborative cultures, provide coherent high-quality learning opportunities, and ensure what they perceive to be manageable workloads. These organizational conditions nurture the job satisfaction and self-efficacy of experienced teachers enhancing their sense of well-being at work. Implications: Results suggest four sets of guidelines for senior school leaders.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».