Understanding the Relationship Among Self-efficacy, Utility Value, and the Community of Inquiry Framework in Preservice Teacher Education
Notice bibliographique
Résumé
School closures during the COVID-19 pandemic have shown the importance of distance education, and teachers have been tasked with designing and delivering online courses in a short amount of time without much preparation or deliberation. As the future generation of teachers, preservice teachers need to be prepared to teach online, and their motivation to do so is a key factor in how successfully they do it. The community of inquiry framework provides researchers and practitioners with a framework for designing and delivering online courses, while self-efficacy and utility value are important motivational constructs predicting future engagement and success in tasks. In this cross-sectional survey study, we investigated preservice teachers’ (n = 344) perceptions of their self-efficacy, utility value, the importance of the three components of the community of inquiry framework: teaching presence, social presence, and cognitive presence. Our results show that overall, preservice teachers had high motivation to teach online and high perceptions of the three presences. Our regression analyses indicated that while preservice teachers’ self-efficacy was a significant predictor of teaching presence, utility value only significantly predicted social presence. We discuss the implications of these findings for teacher education programs, including a holistic approach to teaching online learning and instructional design.
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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 | 0,037 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».