Interpersonal Relationships in Education: Exploring Teacher Interpersonal Communication
Notice bibliographique
Résumé
In this conceptual presentation the author will introduce the Teacher Interpersonal Circle , formerly known as the Model for Interpersonal Behaviour (Wubbels et al., 1985). The paper will review the Questionnaire for Teacher Interaction (Brekelmans, den Brok, van Tartwijk, and Wubbels, 2005; Wubbels & Brekelmans, 1998; Wubbels, Creton, and Hooymayers, 1985), an instrument for mapping interpersonal teacher behaviour. The results can be “mapped” visually into one of eight styles, generating a specific profile of a teacher’s teacher-student relationship style. In this presentation the author will explore the questions “Which teacher-student relationships styles are most effective for cognitive and affective outcomes?” and “How can the QTI and TIC support the development of effective teacher-student relationships?” The TIC suggests that two of the styles are more effective than the others. The model has been carefully researched over the past 30 years, and is used across the world. Studies exploring the reliability and validity of the QTI have been very encouraging (Brekelmans, Wubbels, & Creton, 1990; den Brok, 2001; Wubbels & Levy, 1991). This paper will explore implications for teacher-student relationships and teacher interpersonal behaviour and communication, considering how the instrument can provide important feedback for teachers, teacher educators, and educational leaders.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».