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Enregistrement W2772186213 · doi:10.5430/ijhe.v6n6p112

Perceived Teacher Self-Efficacy of Teacher Candidates Enrolled in the Pedagogical Formation Certificate Program

2017· article· en· W2772186213 sur OpenAlexvenueno aff
Sabri Güngör, Yalçın Özdemir

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Professional Development and Motivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurkishPsychologyCertificateTest (biology)Mathematics educationSelf-efficacySignificant differenceScale (ratio)Medical educationMedicineMathematicsSocial psychologyStatisticsGeographyCartographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to determine the variables affecting teacher candidates’ perceived self-efficacy levels. The study was conducted with 560 students who attended the pedagogical formation programs, a type of teacher training program, run by two different universities in Turkey during the academic year of 2016-2017. The data was obtained by Teachers’ Sense of Efficacy Scale, developed by Tschannen-Moran and Hoy (2001) and adopted to Turkish by Çapa, Çakıroğlu and Sarıkaya (2005). SPSS package program was used for data analysis, and percentage, arithmetic mean, standard deviation, independent groups t-test, one-way analysis of variance (ANOVA) and LSD test were used for the analysis of data. According to the study findings, candidates’ views on self-efficacy differ according to their ages, sexes, universities, settlements they have lived the longest, faculties and mother’s education level while their self-efficacy views did not differ according to their own and father’s education level. As the teacher candidates’ ages increased, their self-efficacy also increased. Males compared to females, Kafkas University’s students compared to Niğde Ömer Halisdemir University’s students, the students who have lived in metropolises the longest compared to others, students from faculties who accept students with ability exams compared to other faculties considered themselves more efficacious about teaching.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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