Pre-Service Physical Education Teachers’ Perceptions of Anticipated Challenges and Needs during Teacher Education Programs
Notice bibliographique
Résumé
Given that teacher dropout is an issue for beginning teachers, it is important to be proactive in order to retain teachers within the profession. Physical Education pre-service teachers’ education programs represent a crucial part of their professional development in preparing them to face the challenges that often explain retirement, especially students’ motivation. Authors recognize the importance of considering pre-service teachers’ needs during teacher education programs and their concerns about the challenges to be faced once they start teaching (Richards et al., 2013). Using a qualitative approach, this study aims to: (1) identify pre-service Physical Education teachers’ perceptions of anticipated challenges in general, (2) identify the specific challenges they anticipate aboutsupporting students’ motivation and (3) describe how they can be prepared to support students’ motivation. Participants consisted of 18 pre-service Physical Education teachers (Mage = 25; SD = 3.61 years) from French-language universities in Quebec (Canada). Four focus groups were conducted, and data were analyzed consistent with the four steps suggested by Boutin (2007). Results indicate that the main challenges anticipated by pre-service Physical Education teachers are classroom management and students’ lack of motivation. In terms of supporting students’ motivation, five specific challenges were highlighted: (1) student heterogeneity, (2) proposal of learning activities to support motivation, (3) student engagement, (4) management of disengaged students, and (5) gender differences. As for their needs during teacher education program, participants wished to learn how to plan motivational strategies, be given more opportunities to practice, and discuss how to implement these strategies. Recommendations for teachereducation programs are discussed in the conclusion.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».