Research on Teacher Self-efficacy in Turkey: 2000-2017
Notice bibliographique
Résumé
In this study, 48 empirical studies on teacher self-efficacy published between 2000-2017 were reviewed in terms ofcertain basic characteristics, and the research trends were revealed in this area. According to the results obtained inthe review, teacher self-efficacy studies in the Turkish context showed an increase in the course of time. Teacherself-efficacy in a specific area was observed to be frequently examined within the context of teaching a subject orusing technology in education. This increase in the number of studies did not reflect much on the diversity of theresearch methods employed, and the studies were often conducted by using quantitative methods. Elementary andmiddle schools were mostly chosen as the research context. Furthermore, the amount of research on threeself-efficacy areas (i.e. collective teacher efficacy, teacher self-efficacy sources, and teachers’ general self-efficacy)were considerably limited. Moreover, none of the studies examined the relationship between teacher self-efficacyand collective teacher efficacy and student achievement. Common findings of the studies showed that teacherself-efficacy was a strong predictor or a mediator variable. In this sense, researchers are suggested to study howself-efficacy can be developed experimental and longitudinal works and to conduct studies to reveal insights aboutcollective efficacy in schools, teachers’ general self-efficacy, and the outcomes of these efficacy characteristics.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».