The school of hard knocks: Pre-service teachers’ mindset and motivational changes during their practicum
Notice bibliographique
Résumé
The mindset and motivation that teachers demonstrate are likely to influence their students’ mindset and motivation. While mindset and motivation of in-service teachers have been investigated thoroughly, the same cannot be said of pre-service teachers. Pre-service teachers’ mindset and motivation are likely developed during in-class experiences or practicum, the latter seen as the defining experience of pre-service teachers’ preparation. Understanding the changes that pre-service teachers undergo during their practicum experiences in terms of theories of intelligence, teaching efficacy, resilience, and grit is therefore crucial. This study used these constructs as examples of mindsets, self-beliefs, capacities, and personality traits. A cross-sectional design compared American and Canadian pre-practicum versus post-practicum pre-service teachers’ growth mindset and motivation and illustrated that similar effects occur across national contexts through a primarily quantitative questionnaire with open-ended questions. Triangulated statistical and thematic analyses illustrated that post-practicum students were less idealistic about the incremental nature of intelligence and reported higher resilience and a more pragmatic approach to teaching than their pre-practicum peers. The study’s findings extended other studies’ findings illustrating that changes occur specifically in teacher mindset as well as their strategies. Teacher education programs informed by these specific changes can capitalize on the pragmatic shift of teachers’ strategy selection while also coaching them to retain an incremental view of intelligence for their students’ benefit.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».