Unpacking the motivational variables which impact engagement in Lesson Study: Mathematics teaching self-efficacy and attitudes towards self-development
Notice bibliographique
Résumé
Lesson study has received significant attention as a model of professional development among mathematics teachers. Evidence highlights its effectiveness in improving pedagogical practices and student learning, however, less is known about the predispositions which may encourage teachers’ participation in Lesson Study or the impact of participation on teachers’ attitudes. Such findings are relevant considering the voluntary context of teachers’ participation in professional development in Ireland.This research investigates the motivational variables which impact teachers’ participation in Lesson Study, specifically their self-efficacy in teaching mathematics for conceptual understanding and their attitudes towards self-development in Lesson Study. Post-primary mathematics teachers (N = 64), spanning various levels of experience in Lesson Study, completed a survey using a set of pre-validated scales. Findings indicate that teachers’ mathematics teaching self-efficacy is a significant predictor of their participation in Lesson Study. Furthermore, the research finds that teachers’ familiarity with Lesson Study impacts the likelihood of their participation in this model of teacher education.These findings build upon previous knowledge in this field and demonstrate the significance of teaching self-efficacy as a presage variable for developing a positive disposition towards Lesson Study. The paper discusses the implications of these findings for teacher education in Ireland.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».