Understanding Teacher Strengths: Self-Regulated Learning and Self-efficacy in a Canadian Sample of Pre- and in-service Teachers
Notice bibliographique
Résumé
The current exploratory study examined the relationship between self-regulated learning (SRL), self-efficacy (SE), and emotions in a sample of pre- and in-service student teachers at a Canadian university. Forty-seven pre- and in-service teachers completed questionnaires that measured SRL, SE, and affect. Propensity score matching was used to compare differences in SRL and SE in a sample of 20 participants. The strength and relationship between SRL, SE, and positive and negative affect were also examined in the overall sample. Furthermore, information was obtained regarding the level at which SRL predicts SE while controlling for gender, degree of study, and positive and negative affect. Results indicated no significant differences in the levels of SRL and SE in the matched sample of pre- and in-service teachers. A moderate correlation was found between SE and positive affect. However, no significant correlations were found between SRL and SE when controlling for positive affect and a weak significant correlation was found between these set of variables when controlling for negative affect. A moderate correlation between SE and positive affect was found when controlling for negative affect. These findings suggest that affect plays an important part in the relationship between SRL and SE, especially when it comes to the sense of mastery teachers have. Results also showed that SRL significantly predicted 10% of the variance in SE in the participants of this sample. When assessing the linear relationship between SRL and SE sequentially, by controlling for gender, degree, and positive and negative affect, results suggested that adding affect to the SE prediction model was statistically significant. Similar to the correlations, affect is important in teachers’ estimations of what they are capable to do in the classroom. SRL may be an important counterbalance to negative affect and its undesirable effects on SE. Results of the present study may contribute to understand these psychological attributes in this teacher sample. Implications for teacher training programs and future directions in this area are discussed.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».