Motivational and demotivational factors affecting a teacher’s decision on whether to do research
Notice bibliographique
Résumé
One of the teacher’s basic tasks should be to ensure that the quality of his/her educational work is continually enhanced by the application of practitioner research, as a recognised genre of educational research. The aim of this study was to explore factors that can motivate or demotivate teachers to include research in their educational practice. An online questionnaire was addressed to all Slovenian primary and secondary school teachers and full responses were received from 325 teachers. Although the teachers expressed high perceived self-confidence in their research abilities, this did not transfer to research activity, as only about one quarter of the respondents reported that they performed research. The main drivers of research are an intrinsic motivation for research and career goal orientation, followed by the relatively low influence of important others. Practitioner research is highly valued among teachers, so there must be other factors at work preventing more teachers from starting research activities. Among the leading factors recognised as obstacles are those that can be regarded as facilitating conditions in terms of motivational theory. Work overload, lack of time, school bureaucracy and family life can be regarded as competing with research for the teacher’s time, along with other important issues. The school climate cannot be regarded as the main obstacle to research. The findings call for the reallocation of at least some work duties in favour of research as part of regular employment. (DIPF/Orig.)
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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 | 0,030 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».