Impact of Demographic Variables in the Development of Teachers’ Self-Efficacy Beliefs in the Context of Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Teacher self-efficacy is one of the important variables to bring change in students’ learning. The current study aimed to assess teachers’ self-efficacy beliefs on four sub-scales; namely, classroom management, persistent behaviour, classroom anxiety and professional mastery, in the context of Saudi Arabia. The key objective of the study was to determine teachers’ self-efficacy beliefs on these sub-scales in relation to gender, age, professional qualification, level of teaching, and job experience. A random sample of 168 male and 106 female teachers was selected from two public and two private schools in Jeddah. A Teachers’ Self- Efficacy Beliefs scale developed by Shaukat (2011) was administered to collect data from teachers; the results for this study reported .89 overall reliability of the scale, .72 for classroom management, .73 for persistent behaviour, .66 for classroom anxiety and .76 for professional mastery. Data were analysed using the t-test and ANOVA to determine the impact of demographic variables on the four sub-scales of self-efficacy beliefs. Results showed significant differences between the self-efficacy beliefs of male and female teachers; BA, MA and PhD qualified teachers; primary and elementary and secondary school teachers; and public and private teachers with regard to classroom management, persistent behaviour, classroom anxiety and professional mastery. This study has possible implications for policy makers and teacher educators.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».