Factors that Motivates the Teacher Trainees of Teacher Training Institutions to Possess an Excellent Personality through Hermeneutic Analysis Method
Notice bibliographique
Résumé
Motivation plays an important role in determining one’s achievement level. Therefore, future teachers who areresponsible in leading their pupils’ need to be motivated so that they will be well prepared to face all theupcoming challenges in the education field. This research discusses on to what extent do the trainee teachers ofTamil option are familiar with the factors that motivate them to posses an excellent personality as a traineeteacher of Teacher Training Institute. The respondent’s research has been analysed using the hermeneuticanalysis. The finding of the research has shown that the trainee teachers of Tamil option are wise about thefactors that motivate them to get hold of an excellent personality as a trainee teacher. About 14 motivationalfactors that motivate this trainee teacher’s have been identified. These include the lecturers’, learning facilities,encouragement from the family members, primary school teachers, classmates, ambitions, dreams or desires,teaching methods, teachers’ role, teaching experience, the love for the mother tongue, self-confidence and lifegoals’, surroundings, systematic concern and friendly administrations, co-curricular activities and outdooreducation. This research has also identified the factors that trainee teachers know that it motivates them and thefactors are useful. Thus, knowledge of knowing the motivating factors that the trainee teachers get hold of can be utilized by parties who are directly involved with the trainee teacher to plan and conduct more effective teachingand learning activity.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,004 | 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 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 ».