Facilitators’ self-efficacy: a catalyst for growth in professional learning networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 découle