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Enregistrement W2974406578 · doi:10.21083/ajote.v8i0.4611

Professionalism, Urban Settings, and Teachers’ Self-Efficacy in Developing Countries: A Ghanaian Perspective.

2019· article· en· W2974406578 sur OpenAlexvenueno aff
Bernard Gumah, Nora Bakabbey Kulbo, Prince Clement Addo

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Teacher Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-efficacyDemographicsPerspective (graphical)PsychologyRural areaDeveloping countryBridging (networking)Medical educationSociologySocial psychologyPolitical scienceEconomic growthMedicineDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In achieving the goals of education, it is imperative for teachers to have high self-efficacy which has a direct positive effect on their delivery and for the overall benefit of their pupils. This study was in three-fold. First was to access the influence of teachers’ demographics on their self-efficacy. Second, how work environment influences teachers’ self-efficacy and finally, how their self-efficacy impact students’ performances in the Bolgatanga municipality of Ghana. The efficacy dimensions studied are classroom management practices, classroom instructional practices, and student engagement. It was noted that whiles gender has no significant impact on teachers’ self-efficacy, older, more educated and highly experienced teachers had higher self-efficacy. Also, teachers in the urban area tend to have higher self-efficacy than those in rural areas. Not overlooking other factors, students’ poor performance in some rural areas can largely be attributed to the lower self-efficacy of their teachers as compared to their urban counterparts. Governments should intensify their extrinsic motivation packages to make life more comfortable for teachers working in rural areas and by bridging the rural-urban developmental gap. It is also imperative to intensify self-efficacy in teacher trainees to increase their self-confidence where ever they find themselves.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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