The Development of Coaching and Mentoring Skills Through the GROW Technique for Student Teachers
Notice bibliographique
Résumé
The purposes of this research were to develop coaching and mentoring skills through the GROW technique for the student teachers studying at the Faculty of Education, Ubon Ratchathani Rajabhat University, to study the students’ coaching and mentoring behaviors, to compare the students’ coaching and mentoring concepts before and after the study, and to compare the students’ learning achievement on the course of learning organization before and after the study. The sample consisted of 26 juniors studying in the first semester of academic year 2013, gained by cluster sampling. The instruments included a performance test, a behavior observation form of check-list type, a test of coaching and mentoring concepts, and an achievement test. The collected data were analyzed by using percentage, mean, standard deviation, and t-test. The findings revealed that the students’ coaching and mentoring skills were positive at the percentage of 65.00, the students’ coaching and mentoring behaviors were positive at the percentage of 53.00, the students’ coaching and mentoring concepts after the study were significantly higher than those before the study at the .01 level, and the students’ achievement after the study was significantly higher than that before the study at the .01 level.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».