Teachers' Perceived English Proficiency and Self-Efficacy of English Teachers in the Academic World
Notice bibliographique
Résumé
This research used descriptive correlational design to find the significant relationship between perceived English proficiency and self-efficacy of English teachers. The respondents of the study were 142 elementary teachers teaching English in Candelaria West District. It was conducted during the third quarter of SY 2022-2023. Majority of the respondents are within 26-30 and 41-45 years of age, mostly are female, majority of them are in the service for less than five years, with Bachelor Degree, graduate of Education but non-English major, and majority of them use English every day outside the classroom. The respondents use English in a week mainly in teaching an English class. The respondents perceived reading as their most proficient macro skills and speaking, their least proficient. They perceived general English proficiency, speaking skill, and writing skill in the proficient level while listening and reading skills in the highly proficient level. The respondents perceived efficacy to decision making, efficacy to influence resources, instructional efficacy, and efficacy to parental involvement, community and stakeholders in some influence level. Meanwhile, disciplinary selfefficacy and efficacy to create a positive school climate in a great deal level. When it is correlated the results revealed that majority of the self-perceptions in English proficiency are correlated to self-efficacy. However, certain variables found to have no significant relationship to each other. This includes the general English proficiency and the four macro skills to efficacy to influence decision making, efficacy to influence resources and efficacy to parental involvement, community and stakeholders both for writing skills
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».