Address Trainee Counselors’ Perplexities: Integrating Predictors of Self-Efficacy into Counseling Ethics Education
Notice bibliographique
Résumé
The process of addressing ethical perplexities is challenging and there is insufficiency of clear solutions and proper resources to resolve the ethical quandaries. Thus, this study aims to identify the greatest predictor of trainee counselors’ self-efficacy in addressing ethical perplexities. The greatest predictor of self-efficacy is expected to enhance the existing counseling ethics education curriculum and pedagogy. A quantitative methodological approach was administered through questionnaires. There were 148 trainee counselors selected through simple random cluster sampling and they were all students from private universities in Malaysia. The data gathered were analyzed using correlation and multiple regression analyses. Correlation analysis recorded the highest coefficient of r value which was a substantial relationship between self-efficacy and multicultural competence. Next, multiple regression analyses indicated that the three predictors which are multicultural competence, religiosity, and spirituality were predictive of self-efficacy. However, the strength of prediction varied. Multicultural competence had the most powerful prediction on trainee counselors’ self-efficacy, followed by spirituality, and religiosity. These findings revealed the importance of the three predictors in enhancing trainee counselors’ self-efficacy, addressing ethical quandaries, and developing pedagogic counseling education. The process of preparing and developing intuitive counseling professionals is worthy of attention in the counseling training and practice, specifically in addressing ethical perplexities. Thus, the three predictors should be integrated into the counselor education curriculum and pedagogy at all levels. Cultivation of these three predictors in all trainee counselors would build their level of self-efficacy and help in their survival during counseling dilemmas, leading to successful counseling sessions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».