Supporting pre‐service teachers’ motivation beliefs and approaches to instruction through an online intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous research has shown that pre-service teachers have low responsibility for student motivation and feel underprepared to deal with motivational issues. As an extension, researchers have designed interventions to shift teachers' beliefs about motivation or equip them with approaches to instruction, but never both. AIMS: Following best practices for motivation interventions, we created a one-session online intervention and tested its efficacy to shift pre-service teachers' self-reported beliefs and approaches to instruction to be more supportive of student motivation. The intervention included priming, materials designed for mindsets and/or for approaches to instruction, a consolidation activity, and take-home materials. SAMPLE: A convenience sample of 384 pre-service teachers from one Canadian university participated. METHODS: We embedded an experimental design into multiple sections of a required assessment course. After completing a pre-test, participants were randomly assigned to one of four conditions: beliefs-only, approaches-only, combined beliefs and approaches, or control. After completing the online module, students received a lecture on assessment practices and motivation. RESULTS: The results from our MANCOVA showed that pre-service teachers who participated in the beliefs-only condition reported increased levels of responsibility for student motivation, more growth mindset beliefs, and less fixed mindset beliefs than participants in the other conditions. The approaches-only condition did not influence self-reported mastery or performance approaches to instruction and the combined condition had no effect on beliefs or approaches. CONCLUSIONS: We discuss the implications for educating pre-service teachers about student motivation and suggest that beliefs and approaches to instruction need to be addressed separately.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».