Exploring Items for Measuring Self-initiated Professional Development Construct in The Context of Continuous Professional Development System Usage
Notice bibliographique
Résumé
Self-initiated professional development (SI-PD) refers to the proactive engagement of teachers in activities aimed at enhancing their own intellectual capabilities, accumulating practical knowledge and cultivating positive dispositions. This involves the deliberate design, implementation, and evaluation of the learning process, utilising educational resources as a means of support or facilitation. SI-PD is evaluated to determine its effect on the usage of the Continuous Professional Development (CPD) system by Malaysian teachers. There are twenty-six items on the SI-PD, which were adapted from prior studies that employed self-directed learning. The items in this self-directed learning construct have been modified to reflect the context of the CPD system usage. The questionnaire items were then reviewed and verified by the experts from the aspects of content validity, face validity and criterion validity. A pilot study was conducted on 100 teachers who were randomly selected from the central region of Malaysia, which includes three states: Selangor, the Federal Territory of Kuala Lumpur, and the Federal Territory of Putrajaya. Findings of Exploratory Factor Analysis (EFA) yielded five components (motivation, self-monitoring, self-efficacy, self-management, and self-regulation), and internal reliability was achieved for all five components.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».