מתוך כוונות טובות, בתי הספר נוטים לקבץ בכיתות האתגר או בתוכניות ההזדמנות האחרונה מקבצים של אינדיבידואלים עם בעיות וצרכים נבדלים לחלוטין. כלומר, בעוד שהקבוצה מורכבת מפסיפס של תלמידים, מופנם, אדיש, היפר-אקטיבי, צרחן, אלים, דחוי, מוחלש, עולה חדש, צמא-תשומת-לב וכדומה, כולם מקבלים את אותה התערבות, וזו טעות גורלית. על רקע זה, המאמר גורס כי יש לנקוט בגישה המבטיחה שכל תלמיד, מתוך קבוצת ההתערבות, יזכה לקבל תמיכה מותאמת.

אוניברסיטת אוקספורד מלמדת את הסטודנטים שלה כיצד להשתמש בבינה מלאכותית כדי שיוכלו ללמוד בצורה יעילה וחסכונית יותר. בסרטון זה מראה גיילס מק'מאלן – יוצר סרטונים על מדע הלמידה – כיצד הם עושים זאת. לדבריו, הבינה המלאכותית יכולה לשנות ולהאיץ את תהליך הלמידה שלכם. היא יכולה להפוך למורה מוכשר עבורכם, ועמדה זו מבוססת היטב מבחינה מחקרית. כך למשל, מחקר מצא כי בינה מלאכותית משפרת ביצועים אקדמיים ויעילות בלמידה, אך סביר למדי שאינכם משתמשים בה כראוי.

סקירה זו בוחנת את ספרות המחקר בנושא פיתוח ההון האנושי של המורים בבית-הספר מנקודת המבט של ניהול משאבי אנוש. הדגש בה הוא על הצוות ועל הארגון מתוך הכרה במורים כגורם המשמעותי ביותר לתלמידים
לקיומן של מערכות חינוך מוצלחות. מעטים המחקרים העוסקים בשילובן של שתי הדיסציפלינות (ניהול משאבי האנוש בארגון והמחקר החינוכי) ובמודלים לפיתוח ההון האנושי בבית-הספר. מודלים אלו מתמקדים בצרכים
פסיכולוגיים והמקצועיים של מורים בארגון

מחקר זה מצא כי סוג המעורבות ההורית משפיע על הישגי התלמידים. למעורבות הורית ביתית יש השפעה שלילית, בעוד שלמפגשי מורים-הורים ולדיון באירועי בית הספר יש השפעה חיובית. כמו כן, נמצא כי הקשר בין מעורבות הורית להישגי תלמידים חלש יותר במשפחות ממעמד גבוה בהשוואה למשפחות ממעמד נמוך.

למרות העניין העולמי בממשק של כלי כתיבה מונעים באמצעות אלגוריתמים (ADWTs) ויושרה אקדמית, נתונים אמפיריים המתחשבים בנקודות המבט של מחנכים לגבי האתגרים, היתרונות והמדיניות של שימוש ADWTs נותרו נדירים. מחקר זה מצא כי מורים מעריכים מאוד את הדרכים המגוונות שבהן ADWTs יכולים לתמוך ביעדים החינוכיים שלהם (תועלת נתפסת)