Building and Maintaining Self-Efficacy Beliefs: A Study of Entry-Level Vocational Education and Training Teachers
Notice bibliographique
Résumé
New vocational education and training (VET) teachers in Quebec (Canada), as in other countries (e.g., France, the Netherlands, Norway, Sweden, Switzerland, the United States), face specific challenges and experience an atypical process of entry into the teaching profession. In addition to the known professional induction challenges, which requires numerous adjustments in terms of organizational integration and socialization as well as on a personal level, new VET teachers also experience a major professional and identity transition: they shift from experts in their field to novices in the teaching field. Moreover, as they are not generally trained in pedagogy, new teachers must enroll in a mandatory teaching bachelor's program once they are fully in charge of a class and its educational responsibilities. This complex process calls for a closer look at ways to facilitate their induction experience. Specifically, because it is closely related to motivation, engagement, and performance, this study focuses on their perceived self-efficacy as teachers. This study focused on 21 new VET teachers in the francophone province of Quebec, Canada, and aim to identify different strategies through which they succeeded in developing and maintaining their self-efficacy: strategies related to 1) the work of teaching, 2) mobilization of resources, 3) professional development, and 4) attitudes and well-being at work. These strategies allow us to gain a deeper understanding of previously unexplored aspects of the reality of these teachers, and to propose avenues for the development of interventions targeting their needs.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».