Multilevel student-perceived teaching practices profiles: Associations with competence beliefs, task value, behavioral engagement, and academic achievement
Notice bibliographique
Résumé
The study assesses student perceptions of their teachers' practices and their associations with motivational and academic achievement. Multilevel latent profile analyses (3710 grade 9 students, 245 classrooms) identified five profiles at the student level: Average with focus on rules (20.50 %), Average with focus on need-support (30.45 %), Differential treatment (18.86 %), Need-support and differential treatment (11.70 %), and High-on-all (18.50 %). Students corresponding to the High-on-all profile reported the most positive outcomes. We identified three profiles at the classroom level: Mostly differential treatment (20.75 %), which was associated with the worst outcomes, Average and high-on-all (41.20 %), and Mostly need-supportive (38.06 %). This study has implications for initial and continuing teacher training. By identifying profiles of teaching practices perceived by students and classrooms, the study informs what combinations of practices are positively associated with different aspects of student motivation and achievement, according to their perceptions. The findings also contribute to understanding that some practices (e.g., differential treatment), generally thought to deplete student motivation, might not need to be proscribed as long as they are counterbalanced with high levels of other positive practices (e.g., need supportive practices and rule enforcement). • We identified combinations of rule, differential treatment, need-support practices. • Students and classrooms have relatively coherent perceptions of teaching practices. • Positive global climate is associated with student motivation, engagement, and achievement. • Positive practices (rules, need-support) may compensate for differential treatment.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».