A multidimensional, person‐centred perspective on teacher engagement: Evidence from Canadian and Australian teachers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hitherto, little work has examined the proposition that teachers may simultaneously invest varying degrees of their energetic resources in the teaching and learning environment. AIMS: Drawing on a multidimensional, person-centred perspective, the study aimed to identify profiles of teacher engagement, reflecting distinct configurations of teachers' energetic investments, and their generalizability across Canadian and Australian teachers. Additionally, we examined teachers' self-efficacy beliefs as predictors of engagement profile membership and the cross-country generalizability of these relations. We also examined emotional exhaustion (EE) and job satisfaction (JS) as outcomes of profile membership in Canadian and Australian teachers, respectively. SAMPLES: The samples comprised 586 Canadian and 595 Australian teachers. METHODS: Data on teachers' multidimensional engagement and teacher self-efficacy were collected in both the Canadian and Australian samples. Additionally, data on Canadian teachers' burnout and Australian teachers' job satisfaction were collected. RESULTS: Latent profile analyses revealed three engagement profiles, representing distinct configurations of teachers' multidimensional energetic investments, which were found to mostly generalize. Additionally, self-efficacy beliefs were found to predict the likelihood of engagement profile membership equally in Canadian and Australian teachers, and EE in Canadian teachers and JS in Australian teachers were found to differ significantly across the profiles. CONCLUSIONS: The results of the study constitute among the first evidence that teachers may be differentially engaged in the teaching environment with respect to their distinct energetic investments, and such differential profiles of engagement have differential implications for well-being-related outcomes and can be predicted by their teaching capability beliefs.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 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 ».