Teacher structure as a predictor of students’ perceived competence and autonomous motivation: The moderating role of differentiated instruction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An important pedagogical practice is the provision of structure (Farkas & Grolnick, 2010, Motiv. Emot., 34, 266). According to self-determination theory (SDT; Deci & Ryan, 1985, Intrinsic motivation and self-determination in human behavior, Plenum, New York, NY), structure allows students to develop perceived competence in different school subjects, which in turn facilitates the development of autonomous motivation towards these subjects and limits the development of controlled motivation. AIMS: In this study, we test a mediated moderation model that posits that teacher structure has a stronger positive effect on students' autonomous motivation (and a negative effect on controlled motivation) in French class when differentiated instruction is used, and that this moderation effect is mediated by perceived competence. SAMPLE: To test this model, we used a sample of 27 elementary school teachers and 422 students from Quebec, a province of Canada. METHODS: Data for teachers and students were collected with self-report measures. The method used was a correlational one with a single measurement time. RESULTS: Results revealed that (1) the effect of teacher structure on students' autonomous motivation was positive only when differentiated instruction strategies were frequently used, and this moderated effect was partially mediated by perceived competence, and (2) teacher structure was negatively associated with students' controlled motivation only when differentiated instruction was provided infrequently, and this moderated effect was not explained by perceived competence. CONCLUSIONS: These findings are discussed in the light of the literature on SDT and on differentiated instruction.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».