Online Teaching During COVID-19: An Analysis of Changing Self-Efficacy Beliefs
Notice bibliographique
Résumé
This quantitative study investigated teachers’ self-efficacy for teaching online compared to teaching in-person during the COVID-19 pandemic. Teacher self-efficacy is a significant predictor of both teacher practice and student outcomes. During the pandemic, teachers were forced to suddenly shift their teaching online and as a result, many new challenges were faced. Teachers from three teaching contexts (public, private, and virtual public schools) in Ontario, Canada completed the Ohio State Teacher Efficacy Scale (OSTES) and questionnaires measuring online teaching experience and training in May–June 2020 (phase 1) and again one year later, in May–June 2021 (phase 2). Results indicated that while the perceived self-efficacy of teachers improved over the course of the study, specifically in classroom management and student engagement, their perceived self-efficacy did not reach the levels reported for self-efficacy for in-person teaching, highlighting the persisting limitations educators experience in online learning environments. Additionally, efficacy for instructional strategies had not significantly increased by phase 2, indicating a particular need of targeted instruction for future teacher education programs. These results offer insights into the kind of experience and tools teacher education programs can extend to enhance teacher preparedness, and the conditions that best encourage improvements in self-efficacy for in-service teachers.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| 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) | 0,001 | 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 ».