Effects of Experience on Teachers’ Self-Efficacy in Secondary Schools
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigated the effects of teaching experience on teachers’ self-efficacy in Kenyan secondary schools. The study used a sequential explanatory design and the Teacher Self-Efficacy Scale. This scale consisted of a total of 24 items with eight items measuring each of the three domains of teacher self-efficacy: student engagement, instructional strategies, and classroom management. The face and content validities of the modified Teacher Self-Efficacy Scale were ascertained by two experts in Educational Psychology from a Kenyan university. The sample size of the study comprised 327 teachers obtained using stratified random sampling technique. The quantitative data was analyzed using Multivariate Analysis of Variance (MANOVA) but qualitative data from interviews was analyzed thematically. The MANOVA results demonstrate that the effects of experience on teachers’ self-efficacy was significant, Wilk’s λ (7, 319 = 0.945, p = 0.019). The article concludes that Kenyan Teachers’ Service Commission should utilize experienced teachers as resource persons who are attached to several schools. Key words: Experience, Teachers’ Self-Efficacy, Secondary Schools La présente étude a examiné les effets de l'expérience d'enseignement sur l'auto-efficacité des enseignants dans les écoles secondaires du Kenya. L'étude a utilisé un plan explicatif séquentiel et l'échelle d'auto-efficacité des enseignants. Cette échelle comprend un total de 24 éléments, dont huit mesurent chacun des trois domaines d'auto-efficacité des enseignants : l'engagement des élèves, les stratégies d'enseignement et la gestion de la classe. Les validités de face et de contenu de l'échelle modifiée d'auto-efficacité de l'enseignant ont été vérifiées par deux experts en psychologie de l'éducation d'une université kenyane. L'échantillon de 327 enseignants a été obtenu par la technique d'échantillonnage aléatoire stratifié. Les données quantitatives ont été analysées à l'aide de l'analyse multivariée de la variance (MANOVA), mais les données qualitatives issues des entretiens ont été analysées de manière thématique. Les résultats du MANOVA démontrent que les effets de l'expérience sur l'auto-efficacité des enseignants étaient significatifs, Wilk's λ (7, 319 = 0.945, p = 0.019). L'article conclut que la Kenyan Teachers' Service Commission devrait utiliser des enseignants expérimentés comme personnes ressources qui sont attachés à plusieurs écoles. Mots clés: expérience, auto-efficacité des enseignants, écoles secondaires.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».