Why do I teach? Teachers' instrumental and prosocial motivation predict teaching quality across East and West
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals pursue teaching careers for numerous reasons, such as for instrumental or prosocial purposes. AIMS: This study examined the personal (instrumental motivation) and social (prosocial motivation) utility of teaching as predictors of teaching quality in terms of clarity of instruction, classroom management, and cognitive activation. SAMPLE: We used data from the Teaching and Learning International Survey (TALIS) 2018, which included 50,595 teachers from 1252 schools in 10 countries and regions. METHODS: We performed a series of regression analyses to test a model of instrumental and prosocial motivation to predict three indicators of teaching quality (clarity of instruction, classroom management, and cognitive activation) while controlling for demographic characteristics (age, sex, educational level, and teaching experience). We examined this model in countries and regions from Eastern (Japan, Korea, Singapore, Shanghai and Taipei) and Western (Australia, Canada, New Zealand, United Kingdom and the United States of America) cultures. RESULTS: Results demonstrated that instrumental motivation predicted clarity of instruction in the East and classroom management in both the East and West; prosocial motivation, however, was a more consistent predictor of all indicators of teaching quality, except classroom management in the West, across cultures. CONCLUSION: Teachers' prosocial motivation to benefit others and contribute to society must be considered to understand teaching quality across various cultural contexts. Implications for theory, practice and policy are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».