Cooperating Teacher Mentorship Behaviors and Job Satisfaction as Predictors of Agricultural Education Interns’ Intent to Teach
Notice bibliographique
Résumé
School-based Agricultural Education has experienced a shortage of qualified teachers, and almost a quarter of agricultural education graduates do not teach upon graduating. To increase the number of qualified teachers entering the classroom, the reasons for this must be identified and addressed. A possible factor contributing to agricultural education interns’ decision to not teach may be the mentoring provided by cooperating teachers. This study sought to explore cooperating teacher mentorship and job satisfaction factors’ ability to predict spring 2024 interns’ intent to teach. A survey instrument using the student teacher view portion of the Cooperating Teacher Best Practices instrument and the Index of Job Satisfaction was administered to agricultural education interns. Interns perceived social support as the highest type of mentorship behavior (M = 4.43, SD = 0.82) and were satisfied with teaching as a job (M = 3.89, SD = 0.58). Three mentorship behavior types and job satisfaction were related to intent to teach. A logistic regression revealed that role modeling and job satisfaction were predictive of intent to teach. We recommend cooperating teachers involve their interns in various tasks beyond classroom teaching and they should be trained on effective mentorship, including role modeling, social support, and professional support behaviors.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».