Notice bibliographique
Résumé
Teacher effectiveness has a positive influence on student achievement and learning (Heck, 2009). Consequently, there is considerable value in better understanding the potential skills that can help make teachers more effective. For physical educators, it has been suggested that strategic use of mental imagery could be associated with teacher effectiveness (Hall, 2012) but minimal research has examined this with the general PE teacher population. This study investigated PE teacher's perceptions and use of imagery as part of teaching. Furthermore, this study sought to establish possible associations between PE teacher characteristics (e.g., grade level taught; years experience; gender; teacher education) and teacher's use of imagery. A total of 150 Canadian PE teachers (76 male, 70 female, 4 undeclared; M years-experience = 12.9) completed the Imagery Use by PE Teachers Survey. The survey focused on PE teacher's perceived frequency of imagery use based around common teaching behaviours (e.g., planning; assessment; skill development). Results demonstrated that the majority of teachers (68.5%) believed imagery was extremely important as an aid for performing various teaching behaviours, with the largest number of teachers (n=125) indicating they use imagery to help teach specific physical skills, and also for personal reflection (n=108). Yet, 78.5% of teachers reported most commonly using imagery prior to delivering a lesson. Teaching experience and education were both found to be significantly associated with imagery use perceptions of PE teachers. These findings suggest that imagery is a skill PE teachers are employing, however not all PE teachers use it equally or for the same purposes.Acknowledgments: University of Winnipeg Major Research Grant
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».