Teacher educational qualifications and the quality of teacher–student interactions in senior high school classrooms in Ghana: Could teacher self‐efficacy bridge the qualifications gap?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Teacher qualifications, self‐efficacy, and quality of teacher–student interactions (QTSIs) are critical factors in educational discourse. While research shows varied results for each variable, studies have yet to examine all three variables simultaneously. To what extent does teacher self‐efficacy contribute to bridging the qualifications gap toward QTSIs? This study investigates the relationship between teacher educational qualifications and QTSIs and the potential role of teacher self‐efficacy in addressing the qualifications gap. An empirical analysis of 419 valid responses from senior high school (SHS) teachers in Ghana utilizing the t‐test and ordinary least squares estimators uncovered noteworthy findings. The study revealed a positive influence of teacher educational qualifications on QTSIs, with higher qualifications (master's degree) significantly enhancing QTSIs compared to lower qualifications (bachelor's degree). Teacher self‐efficacy positively moderated the impact of teacher educational qualifications on QTSIs. The study also revealed that while higher teacher self‐efficacy was beneficial in bridging the educational qualifications gap between bachelor's and master's degrees on QTSIs, it only partially bridged the gap. This study's findings invite policymakers, teacher educators, and school authorities to employ a balanced approach to improving QTSIs in SHS classrooms in Ghana by encouraging teachers to advance their qualifications and creating an enabling environment to develop their self‐efficacy.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».