Collaborative Lesson Planning Influences Teachers' Self‐Regulated Learning Instruction ( <scp>SRL</scp> ‐I): The Mediating Role of Perceived Benefits of <scp>SRL</scp>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Collaborative lesson planning (CLP) is deemed a sustainable professional development for teachers that can improve pedagogy and instruction in the classroom. This study examined how CLP influences teachers' self‐regulated learning (SRL) instruction to students. Using data from 313 primary and secondary school teachers in Hong Kong, we conducted a structural equation model to test the link between teachers' CLP and SRL instruction, and whether such a link is mediated by teachers' perceived benefits of SRL (SRL‐PB) and beliefs about students' capacity for SRL (SRL‐SC). The findings suggest that higher teachers' CLP is correlated with increased perceived benefits of SRL, beliefs about students' capacity for SRL, and SRL instruction. The link between CLP and SRL instruction was partially mediated by teachers' perceived benefits of SRL, in that collaborative lesson planning influences teachers' perceptions of the benefits of SRL which, in turn, predicts their SRL instruction. Teachers' beliefs about the capacity of students for SRL did not mediate the link between CLP and SRL instruction. The study provides evidence to support the importance of collaborative lesson planning to teachers' implementation of SRL instruction in classrooms. The findings further suggest that while teachers might have varying beliefs about students' capacity to engage in SRL, what influences their use of SRL instruction is their perception of the benefits of SRL for students, which is fostered by collaborative lesson planning. Theoretical and practical implications are discussed.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».