Hindsight in 2021: Memories of the Good, the Bad, and the Ugly of the First Year of Teaching
Notice bibliographique
Résumé
While there are many common challenges that are experienced by all new teachers, pressures on new teachers can differ based on the context in which they work. This qualitative study aims to highlight the first-year challenges and most effective supports experienced by first-year teachers in a small Canadian public school district situated in an affluent urban area. The data for this study were collected through semi-structured private interviews with thirteen novice (in their second through sixth year) teachers who have spent the entirety of their teaching careers in this school district. Common themes include challenges with time management, work-life balance, reporting, differentiation, classroom management and teaching assignment. For a significant number of participants in this study, their first year of teaching was marked by the increased demands of the COVID-19 pandemic. Participants in this study overwhelmingly identified pressures felt from high parent expectations as a stressor and an area where they required support from administrators and colleagues. Other significant supports for challenges experienced in the first year were identified as mentorship and moral support from cross-grade colleagues, partner teachers, mentors, administrators, and other district staff. The study also found that the first-year experiences influenced their current professional practices and identities. The findings of this study add strength for the need of mentorship and induction programs and professional development opportunities that are specific to the context-based needs of new teachers- specifically those in schools where there may be increased pressures due to highly involved parent populations.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,020 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».