The effects of teachers' beliefs on elementary students' beliefs, motivation, and achievement in mathematics
Notice bibliographique
Résumé
Introduction According to Pajares (1992), teachers’ beliefs can be deeply personal, unaffected by persuasion, and either implicitly or explicitly expressed in daily routines. Their beliefs can be formed by chance, an intense experience or a succession of events, and may include beliefs about different facets of teaching and learning. Teachers hold beliefs about students, learning, teachers and teaching, the nature of knowledge and knowing, the roles of schools in society, and the curriculum, to name a few (Levitt, 2001). Whatever their origin or object, research has shown that beliefs influence a wide variety of cognitive processes including memory, comprehension, deduction and induction, problem representation, and problem solution (Pintrich, 1990). Importantly, the study of teachers’ beliefs provides a valuable means of analyzing and understanding the complex relationship between beliefs and student outcomes (Hofer and Pintrich, 2002; Pajares, 1992; Schraw and Olafson, 2002). In his review of research on teachers’ beliefs, Pajares (1992) reported that teachers’ beliefs about teaching and learning, including beliefs about students, significantly influence teachers’ classroom practices. Moreover, he found that teachers’ beliefs are more likely to influence the types of instructional strategies they implement in the classroom than their knowledge about a particular content area or instructional strategies. As Peterman (1993) and Tobin (1993) observed, the primary way in which teachers’ educational beliefs are given meaning is through their expression in the classroom.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».