Teaching in Linguistically and Culturally Diverse Classrooms in Canada: Self-Efficacy Perceptions of Internationally Educated Teachers
Notice bibliographique
Résumé
Set in Ontario, which is the most diverse province in Canada, this study (N = 76) examined Internationally Educated Teachers’ (IETs) and non-Internationally Educated Teachers’ (non-IETs) sense of self-efficacy for providing linguistically and culturally inclusive pedagogy in K-12 classrooms. Theories of self-efficacy and culturally responsive pedagogy frame this research. This study employed a quantitative 40-item survey to compare teachers’ self-efficacy perceptions of general pedagogy and culturally responsive pedagogy. Results show that while both groups were equally consistent in their self-efficacy perceptions for providing general pedagogy, IETs reported significantly higher self-efficacy for providing culturally responsive pedagogy. Réalisée en Ontario, la province la plus diversifiée du Canada, auprès d’enseignantes et enseignants formés à l’étranger (IETs) et d’enseignantes et enseignants formés ailleurs qu’à l’étranger (non-IETs), cette étude rend compte de la mesure dans laquelle ces professeurs se sentent personnellement capables d’offrir efficacement une pédagogie linguistiquement et culturellement inclusive dans les salles de classe de la maternelle à la douzième année. Éclairée par des recherches dans les domaines de l’auto-efficacité et de la pédagogie adaptée aux réalités culturelles, cette enquête quantitative basée sur la réponse à 40 questions a permis de comparer les perceptions d’auto-efficacité des enseignantes et enseignants à l’égard de la pédagogie en général et de la pédagogie adaptée aux réalités culturelles. Les résultats de l’enquête indiquent que, alors que les sentiments d’auto-efficacité des membres des deux groupes étaient uniformes quant à la pédagogie en général, les enseignantes et enseignants formés à l’étranger se sentent considérablement plus à même d’offrir une pédagogie adaptée aux réalités culturelles.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».