Effects of the Learning how to motivate training on pupils’ motivation and engagement during pre-service physical education teachers’ internship
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Pre-service physical education (PE) teachers have concerns about how to sustain pupils’ motivation. A training titled Learning how to motivate was designed to address these concerns. Objectives The aims of the study were (1) to compare the perceptions of high school pupils of pre-service PE teachers who had completed the training [experimental group (EG)] and pre-service PE teachers who had not completed the training [control group (CG)] about motivation; (2) to verify changes in the perceptions of EG and CG high school pupils with regard to motivational variables between the beginning and end of the internship; and (3) to compare observations of the motivational climate established by the pre-service PE teachers and of their pupils’ engagement between EG and CG. Methods The study involves a sample of four French-Canadian pre-service PE teachers (EG = 2; CG = 2) and their high school pupils ( n = 89) during the pre-service PE teachers’ final internship. Data were collected using observations and questionnaires at the start (T1) and end (T2) of the internship. Results Findings revealed no significant differences between groups at T1. At T2, the EG exhibited higher levels of pupils’ perceived dimensions of an empowering motivational climate than the CG. Notably, between T1 and T2, performance-approach goals decreased, and external regulation increased in the EG. As for the CG, pupils’ perceived dimensions of an empowering motivational climate, competence satisfaction, and performance-approach goals decreased. Finally, there were some trends ( p ≤ 0.15) related to differences between the groups for observed motivational climate and pupils’ engagement. Conclusion The training shows promise with regard to helping pre-service PE teachers apply theory to practice.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».