Developing and Validating the Teacher Self-Efficacy for Teaching Students with Autism Spectrum Disorder (TSE-ASD) Scale
Notice bibliographique
Résumé
Background: Autism spectrum disorder (ASD) continues to rise at an astonishing rate. As many schools attempt to create an inclusive environment conducive for students with autism to support academic success, we must recognize the teacher's role in creating an inclusive classroom. Using a student-specific teaching self-efficacy measure might provide more useful information for supporting teachers' beliefs for teaching students with ASD. Teachers with high self-efficacy have a positive impact on student achievement. The purpose of this investigation was to develop an instrument that can be used to measure teachers’ self-efficacy for effectively working with students with ASD. The original version of the scale was translated and back-translated into Persian, followed by a pilot study. A sample (n=633) of university students was recruited. Results indicated that the scale represented a unidimensional construct with acceptable internal consistency. Exploratory factor analysis demonstrated the unidimensionality of the TSE-ASD. The maximum likelihood confirmatory for the 12-item TSE-ASD model indicated excellent model fit indices (χ2/df=2.60, CFI=0.956, SRMR=0.049, PCLOSE >0.05, RMSEA=0.062, 90% CI [0.052, 0.082]). As for criterion-related validity, The Pearson correlation coefficients between (TSE-ASD score) and self-regulation (r= 0.72, p<0.01) revealed a large correlation and linear regression indicating that TSE-ASD significantly predicted self-regulation, b = 0.69, p < 0.001. Using a student-specific teaching self-efficacy measure might provide more useful information for supporting teachers' beliefs for teaching students with ASD. The findings provide evidence that TSE-ASD is a reliable and valid instrument for assessing teacher self-efficacy for teaching students with Autism Spectrum Disorder in educational settings among Persian speaking individuals.
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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 | 0,012 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».