Self-Efficacy of English Language Teachers in Ontario: The Impact of Language Proficiency, Teaching Qualifications, Linguistic Identity, and Teaching Experience
Notice bibliographique
Résumé
Les auteurs analysent l’incidence des niveaux autodéclarés de compétences langagières en anglais, des diplômes de formation à l’enseignement en langues, de l’identité linguistique (par exemple, celle d’enseignant non anglophone) et de l’expérience en enseignement sur le sentiment d’autoefficacité des enseignants de l’anglais. Ils conçoivent une nouvelle échelle d’autoefficacité des enseignants à partir de données provenant des enseignants de l’anglais en Ontario. Une analyse de régression multiple révèle que la compétence, l’identité linguistique et l’expérience en enseignement ont toutes une incidence sur l’autoefficacité des enseignants. Toutefois, pour ce groupe d’enseignants, un diplôme de maîtrise en formation à l’enseignement en langues n’a pas d’incidence marquée sur la confiance autodéclarée des enseignants. Ces résultats sont comparés à ceux des études antérieures, et des recommandations quant aux pistes de recherches futures sont mises de l’avant.
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 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».