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Enregistrement W7052738178

Should I stay, or should I go? A mixed method study of pre-service English second language teacher efficacy-identity development in Quebec

2021· dissertation· en· W7052738178 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSecond languageEnglish as a second languageLanguage assessmentQualitative researchEnglish languageFirst language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research tells us that teachers with high self-efficacy are more resilient and less likely to leave the profession.It also tells us that teacher self-efficacy (TSE) beliefs are most pliable early in learning, and that teacher education programs are a key site for professional identity construction.In this dissertation, I use a mixed method approach to look at the ways in which pre-service English Second Language (ESL) teachers from two different universities in Quebec developed their self-efficacy within their professional teacher identity.I collected quantitative data before and after a major practicum to see if organizations to thank, but in ways to thank them adequately.This dissertation could never have been completed without the help and support of so many.The one piece of advice that all Ph.D. students are given at the outset is to choose their supervisor carefully.I struck gold in Caroline Riches who has been exactly the kind of supervisor I needed.She gave me space to thrive while providing gentle course correction and excellent advice as needed.She was also a powerhouse pushing me through the final revisions right up until the end; I am in awe of her intellectual stamina.As if that weren't enough, my committee contained a dream team of supporters: Lynn Thomas was a mentor and a role model.She is the kind of educator and person I strive to be.Beverly Baker as a most invaluable source unfailingly honest -and accurate feedback.I am a much better researcher and writer because of her! Mela Sarkar provided unflagging optimism and promises of baked goods.It has been an honour and privilege to work with a team of such amazing women.Special thanks go to my network of friends and family: Renaud Legoux, a good friend and statistics wonk, was always available to guide me through the thicket of quantitative analysis and provided many suggestions for how to thrive during doctoral studies.Chris Gosling provided crucial encouragement, peer editing, and a shoulder to cry on.My partner, Michel-Frédérick, cheered me, cooked for me, corrected my French, and gave me room to work when I needed it.My parents, Nick and Julie supported me morally, financially, and emotionally through some difficult times, especially at the start.x Of course, the generous financial support

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0110,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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