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Enregistrement W3168393421 · doi:10.2478/dcse-2021-0003

Self-Efficacy of Physical and Health Education Student Teachers in the Quebec Context

2021· article· en· W3168393421 sur OpenAlexaffabout
Salem Amamou, François Vandercleyen, Jean-François Desbıens

Notice bibliographique

RevueDiscourse and Communication for Sustainable Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyStructural equation modelingCompetence (human resources)Confirmatory factor analysisGoodness of fitConvergent validityBachelorSelf-efficacyContext (archaeology)Scale (ratio)Exploratory factor analysisPhysical educationTeacher educationMathematics educationPsychometricsSocial psychologyDevelopmental psychologyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pre-service training is a critical period for establishing the beliefs of future teachers in their ability to successfully assume their responsibilities as teachers. One of the goals of teacher education programs would therefore be to cultivate a high sense of competence among students. For this purpose, a scale to measure the perception of self-efficacy (PSE) among Quebec physical and health education trainees during teaching has been developed and empirically validated. Teacher trainees (n = 232) enrolled in 3 rd and 4 th year in the Bachelor of Education in Physical and Health Education (PHE) in four different university programs in Quebec participated in the study. Subsequent exploratory and quasi-confirmatory factor analyses led to the development of an instrument with 19 items divided into three factors, explaining 66.10 % of the total variance. The convergent and divergent measures of validity are satisfactory, as are those of the reliability of the three scales (upper lower limit: .78 to .93). Finally, the RMSR, CFI, RMSEA and NNFI indices show an excellent goodness of fit of the model obtained.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,378 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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