糟糕的学习成绩仍然是卢韦罗地区的主要挑战,这主要归因于教师奖励系统中的不成比例。因此,这项研究旨在探讨教师奖励挑战的挑战,影响卢韦罗地区选定的中学的学生学业表现。使用描述性研究设计,从108名参与者的样本中收集了数据。调查结果是,教师和管理人员的入学人物表明,教师奖励挑战,例如微薄的付款77.3%,奖励不高63.9%,没有认可的66.0%,教师的资金不足85.6,教师奖励系统的管理不善,薪酬差76.3%和薪水延迟74.5%,影响了84.5%的学生学业绩效。当前的教师奖励系统可能表明这些挑战继续对学生的学习成绩产生重大影响。针对教师奖励系统的干预措施,尤其是关于货币和非货币奖励,非延期薪水,无付款,认可方面的薪水,至关重要。
接受调查的学区采用了各种教师招聘做法,按三个二分变量分组后发现,各学区在使用具体教师招聘做法和所用招聘做法数量方面存在显著差异。大学区和城市学区更多地利用覆盖更广泛地理区域的招聘做法和解决短缺问题的长期方案。小学区和农村学区更多地利用内部发布空缺职位,并普遍依赖州内联系人。共确定了 2 个或更多学区使用的 53 种招聘做法。制定了一份被认为最有效的 36 种招聘做法清单。
人工智能可以定义为能够执行人类通过思考执行的任务的机器。(Dörfler, 2022) 人工智能的使用正以前所未有的速度增长,它正在迅速改变人类生活的各个方面。(Xue & Wang, 2022a) 近年来,人工智能 (AI) 和学习分析 (LA) 的使用已有效地引入教育领域。(Salas-Pilco 等人,2022) 教育包括教学和学习的许多方面,涉及学校教育和高等教育。教师教育是我们教育体系不可或缺的一部分,因为它是塑造未来的一种手段。大学教师与高等教育之间存在密切的正相关关系。(Deng 等人,2022) 国家教师教育委员会 (NCTE) 将教师教育定义为一项教育、研究和培训计划,旨在教授从学前教育到高等教育的学生。教师教育的最终目的是培养未来教师的技能和能力,使他们能够满足教师职业的要求并为满足未来的需求做好准备。(Lal & Jamal,2021) 重要的是要了解,人工智能可以通过提供教育应用程序来支持教师,就像这些技术正在重塑其他领域一样。(Salas-Pilco 等人,2022)。(Xue & Wang,2022b)“发展人工智能的主要目的是使计算机结合机械设备能够胜任一些通常需要人类智能的复杂工作,大大减轻人类的负担”。
Ng (2017) 声称人工智能是这个时代的新动力。人工智能有望成为第五次工业革命的基本组成部分,因为它的潜力是确保经济发展的强大因素(参见 Golic,2019)。这可能就是为什么 2017 年中国对人工智能的投资创下了 400 亿美元的纪录(Mou,2019)。随着人工智能带来的收益,预计到 2030 年,中国国内生产总值 (GDP) 将增长 26%(7 万亿美元)。预计北美在同一时期将增长 14.5%(3.7 万亿美元)(普华永道,2017)。这些数据使人工智能对未来经济的附加值和全球影响更加易于理解,在我们的案例中,对教育的未来也是如此,而教育反过来又指导着经济和劳动力,为新工业革命铺平道路。
基于智能 (AI) 的聊天机器人 Chiu, TKF、Moorhouse, BL、Chai, CS 和 Ismailov, M. (2023)。教师支持和学生使用基于人工智能 (AI) 的聊天机器人学习的积极性。交互式学习环境,高级在线出版物。https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2172044
佛罗里达州法规第 1012.34(3) 节要求教学实践评估以下内容: – 对于课堂教师(不包括代课教师): • 佛罗里达州教育工作者已完成的实践 (FEAP) – 对于教学人员(非课堂教师): • FEAP • 可能包括与学生支持相关的具体工作期望教学框架目标:期望所有教师都能逐年提高他们的专业知识,从而逐年提高学生的成绩,并产生强大的累积效应
职位描述 教学与学习 根据商定的工作计划和学校政策,在学校内规划、准备和教授课程; 实施以英格兰国家课程为基础的根西岛辖区课程声明; 根据学校的行为政策提供有效的学习环境; 为政策和工作计划的制定、实施和审查作出贡献; 监测和评估学生的成绩,并根据学校评估政策和学习评估的原则记录和报告学生的发展、进步和成绩; 利用现有技术加强教学和学习并用于管理目的; 实施特殊教育需求行为准则; 确保在课堂上有效使用助教或其他成年人。 持续专业发展 参与绩效管理过程; 与直线经理一起,负责个人专业发展
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学生必须通过观看录音和/或与一名教职员工的一对一指导来参加所有预定的讲座,并通过学生自费一对一的指导来弥补任何错过的课程。观察,自我实践和练习时间在常规工作室中每周单独计划。学生有望在计划开始的前两周内开始观察和自我实践时间。练习教学时间将在计划开始后的30天内开始。学生必须每周至少10个小时进行观察,自我练习和练习。学生将被授予用于跟踪小时的日志,并且必须由老师初始化。老师将在演讲会议期间检查日志表。老师将在整个课程中定期练习教学时观察学生。在每次演讲中都会授予学生作业。学生有望在下一次讲座之前完成作业(通过/需要更多精致)。所有记录的自我实践,观察和实践教学时间必须在最后讲座完成后的3个月内完成(完整/不完整)。(对于需要在预定时间范围之外使用工作室的参与者,将收取额外费用。)