Unveiling Teachers’ Instructional Self-efficacy in Science, Mathematics, and Technology: Personal and Contextual Influences
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Teachers’ self-efficacy, their ability to efficiently handle the tasks, responsibilities, and challenges related to their occupation, is a key determinant of students’ achievement and motivation in STEM subjects. Thus, this study seeks to investigate teachers’ instructional self-efficacy in science, mathematics, and technology in Qatar, using Bandura’s self-efficacy theory as a theoretical framework. A quantitative exploratory research methodology was adopted, involving 322 middle and high school teachers from both public and private schools. Data analysis included factor analysis, reliability tests, descriptive statistics, and non-parametric tests. Results indicate that, despite teachers’ high self-efficacy in STEM instruction, significant differences were observed across gender, school type, educational level taught, and academic degree achieved. The results further demonstrated significantly higher self-efficacy among male teachers ( p < 0.05), high school teachers ( p < 0.05), private school teachers ( p < 0.05), and teachers with higher educational degrees ( p < 0.001), compared to their counterparts. This study recommends enhancing teachers’ positive attitudes towards STEM-inclusive education through increased professional development opportunities. These findings provide valuable insights for educational stakeholders seeking to improve teacher performance and well-being in Qatar’s schools.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».