Teachers’ collective efficacy with regard to inclusive practices—characteristics of a new scale and analyses from Canada, Germany and Switzerland
Notice bibliographique
Résumé
Introduction While teachers’ individual and collective efficacy has been extensively studied with regard to promoting students’ academic success, teachers’ collective efficacy regarding inclusive practices has been largely neglected thus far, especially from an international perspective. International comparisons are of particular interest to any country or school system, respectively, as they can help to identify alternative approaches and opportunities for inclusive school development. The scale examined in this paper is ascertaining teachers’ collective efficacy with regard to inclusive education (TEIP-C) and is derived from a scale measuring (individual) Teachers’ Efficacy for Inclusive Practices (TEIP). This scale comprises three subscales termed Inclusive Instruction, Managing Behavior and Collaboration. Our major aim was to validate the tripartite structure of the original TEIP scale for the new TEIP-C scale and to demonstrate measurement invariance of the latter employing an international sample. Methods The sample comprised 897 teachers from Canada, Germany and Switzerland. Different Confirmatory Factor Analysis (CFA) models were combined with Exploratory Structural Equation Models (ESEM). Measurement invariance across countries was examined by means of a multiple group confirmatory factor analysis (MGCFA) approach. Afterwards, the variables gender, age and teaching experience were included simultaneously as predictors of collective teaching efficacy to specify a multiple indicator multiple cause model (MIMIC). Results We successfully validated the tripartite structure of the original TEIP scale for the new TEIP-C scale and demonstrated its measurement invariance employing samples from Canada, Germany, and Switzerland. Based on similar validations, it now appears possible for researchers to freely combine either of the six subscales focusing on teachers’ individual or collective efficacy with regard to inclusive education in their questionnaires in future studies. While the three country samples did not differ regarding Inclusive Instructions, significant differences in favor of Canadian teachers became apparent for Collaborations (compared to both, Switzerland and Germany) as well as Managing Behavior (Germany). Discussion Overall, the results underline the comparably high standards of inclusive teaching in Canada. Additional differences on the basis of the two subscales just mentioned pointed to somewhat lower ratings of collective teacher efficacy with respect to inclusive education by female teachers in Canada and Germany and older teachers in Switzerland.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».