Auto-efficacité des enseignants : quels outils d’évaluation utiliser ?
Notice bibliographique
Résumé
L’auto-efficacité des enseignants est largement étudiée, mais certaines questions persistent quant à son évaluation, notamment en raison de l’existence d’un nombre important d’échelles. L’objectif de cette revue de la littérature est de réaliser un recensement des instruments de mesure quantitatifs permettant d’évaluer l’auto-efficacité des enseignants et d’observer leur fréquence d’utilisation. Des échelles ont été recensées dans 247 articles publiés entre janvier 2000 et juin 2015. Sur les cinq échelles analysées, la Teachers’ Sense of Efficacy Scale (TSES) apparaît comme étant la plus fréquemment utilisée puisqu’elle a été recensée dans 143 études. Elle se centre sur les capacités perçues à réaliser certaines actions dans le contexte de la classe et a fait l’objet d’études dans différents pays. Disponible en version courte à 12 items, cet outil d’évaluation est facile à remplir et permet d’évaluer l’auto-efficacité perçue en matière d’engagement des élèves, de stratégies d’enseignement et de gestion de la classe.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,094 | 0,221 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».