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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».