Building the self-efficacy beliefs of English language learners and teachers new perspectives for research, teaching and learning
Notice bibliographique
Résumé
Building the Self-Efficacy Beliefs of English Language Learners and Teachers explores, juxtaposes and bridges two fields of research that have developed separately: the self-efficacy beliefs of English language learners and the self-efficacy beliefs of English language teachers. The aim is to expand understanding in each field and highlight how the two areas can mutually inform each other. This should encourage fresh perspectives, providing direction for researchers, and improving learning, teaching, and teacher education.Empirical research suggests that English language learners and teachers who believe they can fulfil a task are more likely to succeed than those who believe they cannot. Based on a deep understanding of how self-efficacy beliefs are formed and developed, this book illustrates how such beliefs can be supported and researched amongst English language learners and teachers. Bringing together the work of educators and researchers working in contexts including Algeria, Bulgaria, Canada, China, Iran, Israel, Japan, Türkiye, the UK, the USA, and Vietnam, this volume includes meta-analyses largely focusing on quantitative data and empirical studies employing qualitative approaches and mixed methods. Studies included examine factors impacting the development of language teachers’ self-efficacy beliefs and investigate domain-specific dimensions of the self-efficacy beliefs of English language learners and teachers.This rigorous and original volume will appeal to an international readership of scholars, teachers, teacher educators, and researchers with interests in language education, teacher education, TESOL, linguistics, and educational psychology
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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 | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».