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Enregistrement W4387402898 · doi:10.1080/13603116.2023.2264855

Gains in pre-service teacher efficacy for inclusive education: contributions of initial beliefs and practicum length

2023· article· en· W4387402898 sur OpenAlexafffundabout
Evan Charles, Jamie L. Metsala, Jacqueline Specht

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Inclusive Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensMount Saint Vincent UniversityWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPracticumSelf-efficacyInclusion (mineral)PsychologyTeacher educationPedagogyScale (ratio)Special educationMedical educationMathematics educationSocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated how pre-service teachers’ self-efficacy for teaching within inclusive classrooms changes over the course of their teacher education programme, what factors predict levels of self-efficacy, and what factors contribute to gains in self-efficacy. Two hundred and twenty-four Canadian pre-service teachers completed a demographic questionnaire, the Beliefs about Learning and Teaching Questionnaire (BLTQ) and the Teacher Efficacy for Inclusive Practices scale (TEIP) at two points in time: at the onset of their first course on inclusive education, and again approximately one year later. The results of this study showed that participants with a higher number of weeks on practicum experienced growth across all three factors of self-efficacy measured by the TEIP. Additionally, participants who held more pro-inclusion beliefs experienced more gains in self-efficacy in their abilities to use inclusive instruction and manage student behaviour in the classroom. The grades participants were preparing to teach (elementary or secondary) and their amount of experience with diverse populations predicted initial self-efficacy, however these factors were mostly not associated with gains in self-efficacy. Implications for practice and research are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil0,893

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,439 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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