Environmental Factors for the Advancement of Teachers’ Self-Efficacy in Professional Development
Notice bibliographique
Résumé
There is a shifting paradigm in gifted education from person-based approaches (i.e., identifying giftedness) to process-based approaches (i.e., transacting giftedness). This new framework is centered on enriching educational opportunities that will make the process meaningful (i.e., gifted) to everyone in a setting. However, little is known about how this renewed perspective can be applied in teacher professional development. In line with the socio-ecological models, our study aims to identify the best appropriate model to describe teacher self-efficacy (i.e., the dependent variable in the study) as professional development from an ecological perspective and to propose an ecologically intelligent school (EIS) for the advancement of self-efficacy. Structural equation modeling (SEM) was performed to create a model using TALIS 2018 dataset. Afterward, indices of goodness-of-fit criteria were examined for each model. The results indicate that there is a complex ecological background, in that various factors affect the dependent variable. Model 3 was determined as the most suitable model that can be proposed as an ecologically intelligent school (EIS) for the advancement of self-efficacy. The factors within the three layers of the socio-ecological model-communication with teachers, communication with students, school climate, and feeling valued by the national level-altogether created an appropriate model explaining teacher professional development, regarding self-efficacy.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».