Facilitators’ self-efficacy: a catalyst for growth in professional learning networks
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Facilitator self-efficacy or the confidence in one’s ability to effectively guide and support a group, plays a pivotal role in determining the success of professional learning networks (PLNs). However, limited research has examined how facilitator self-efficacy influences network dynamics and valued outcomes within PLNs. Thus, the study aims to fill this gap by exploring the relationship between facilitators’ self-efficacy and the effectiveness of PLNs. Design/methodology/approach The study employs a convergent mixed-methods design, starting with a quantitative phase that surveyed 295 facilitators. Data were collected electronically through a structured survey and analyzed with structural equation modeling (SEM) using SmartPLS 4 software. Following this, a qualitative phase involved semi-structured focus groups with ten facilitators to explore their experiences and contextual factors influencing self-efficacy. Findings The findings reveal that facilitators’ self-efficacy in collaborative practices is positively associated with participants’ perceptions of professional growth and knowledge sharing within PLNs. Self-efficacy in goal implementation was found to be a strong predictor of the achievement of PLN objectives. The facilitators’ confidence in group management significantly influenced the overall effectiveness of the PLN, enhancing members’ engagement and active participation. Originality/value The study highlights the crucial influence of facilitators’ self-efficacy on PLN outcomes and provides practical recommendations for supporting facilitators in educational and professional development. The study explores the role of facilitators’ self-efficacy in enhancing PLN effectiveness.
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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 | 0,011 | 0,029 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».