MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4281713414 · doi:10.5539/jel.v11n4p84

Pre-Service Teachers’ Teaching Anxiety, Teaching Self-Efficacy, and Problems Encountered During the Practice Teaching Course

2022· article· en· W4281713414 sur OpenAlexvenueno aff
Joanne D. Gorospe

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEducation Practices and Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPracticumPsychologyInternshipAnxietySelf-efficacyTeaching methodExperiential learningMedical educationStudent teachingPedagogyTeacher educationMathematics educationStudent teacherMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Practice teaching represents authentic experiential learning and culminating experience to better prepare the prospective teachers for actual teaching experience. However, pre-service teachers who go through the practicum have a number of worries and anxieties which could lower their teaching self-efficacy and consequently their performance. This study aimed to determine the relationship between the pre-service teachers’ teaching anxiety and teaching self-efficacy, the possible reasons for such teaching anxiety, and pre-service teachers’ suggestions to lessen, if not totally eliminate it. For this purpose, student-teacher anxiety and self-efficacy scales have been used for data collection as well as interviews among the pre-service teachers. The findings revealed that pre-service teachers’ teaching anxiety significantly relates to their teaching self-efficacy and among the factors of teaching anxiety, classroom management best predicts pre-service teachers’ teaching self-efficacy. It was also found that there is a significant difference between the levels of teaching anxiety of the pre-service teachers depending on their grade level placement. As perceived by the pre-service teachers, the main cause of their teaching anxiety is high expectations from cooperating teachers and students; hence they recommend better planning and preparation for internship.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations32
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Education and LearningMême sujetEducation Practices and ChallengesTravaux en français237 207