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Enregistrement W3113481578 · doi:10.37119/ojs2020.v26i1.452

Unleashing the Learners: Teacher Self-Efficacy in Facilitating School-Based Makerspaces

2020· article· en· W3113481578 sur OpenAlexaffvenueabout
Marguerite Koole, Kerry Ann Anderson, Jay Wilson

Notice bibliographique

Revuein education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersuasionPsychologyVariety (cybernetics)PedagogySelf-efficacyQualitative researchMedical educationSociologySocial psychologyMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative research project explored the key characteristics, attitudes, and experiences of makerspace facilitators in Saskatchewan. The aim was to gather knowledge and wisdom from early adopters of makerspace from a variety of contexts ranging from tinkerspaces to increasingly popular school-based spaces in order to inform early and career-educators of the skills and attitudes conducive to creating and leading dynamic activity spaces. The questions for the semi-structured interviews were based on Bandura’s (1977; 1997) self-efficacy expectations: performance accomplishments, vicarious experience, verbal persuasion, and emotional arousal. The findings align with those of other studies in that they point towards key areas of experience: the value of productive failure, relinquishing control, and modes of support. We conclude that there is a need to help preservice and early career educators to become prepared and confident makerspace facilitators. To this end, we offer four suggestions for new makerspace facilitators: aim towards unleashing, allow others to be the experts and leaders, celebrate success and failure, and openly seek and offer support.
 Keywords: makerspace, self-efficacy, motivation, early career educators, productive failure

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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