The role of teacher's self-efficacy, sense of responsibility towards students and empathy in teaching about prejudice
Notice bibliographique
Résumé
Cilj ovog istraživanja bio je ispitati koliko često nastavnici koriste pojedine mehanizme podučavanja o predrasudama te vidjeti u kakvom je odnosu čestina korištenih mehanizama s njihovim osjećajem osobne odgovornosti prema učenicima, nastavničkom samoefikasnošću i empatijom. Podaci su prikupljeni online upitnikom te je u istraživanju sudjelovalo 269 nastavnika razredne i predmetne nastave iz osnovnih i srednjih škola. Za potrebe istraživanja konstruiran je Upitnik mehanizama podučavanja o predrasudama koji mjeri dva faktora – Podučavanje o predrasudama i Suradnja s drugima, evaluacija programa i planiranje aktivnosti, a osim njega korištena je Skala nastavničke samoefikasnosti, Skala osobne odgovornosti, Toronto skala empatije te pitanja o sociodemografskim karakteristikama sudionika. Rezultati su pokazali veliku učestalost korištenja mehanizama podučavanja o predrasudama kod svih nastavnika. Dobivena su dva faktora tih mehanizama. Nastavnici su značajno češće koristili mehanizme Podučavanja o predrasudama od mehanizama Suradnje s drugima, evaluacije programa i planiranja aktivnosti. Veća nastavnička samoefikasnost bila je značajno povezana s češćim korištenjem oba mehanizma, dok je manja empatička neosjetljivost bila značajno povezana s češćim korištenjem mehanizama Podučavanja o predrasudama. Veći osjećaj odgovornosti za motivaciju učenika i manji osjećaj odgovornosti za samo podučavanje bili su značajno povezan s češćim korištenjem mehanizama Suradnje s drugima, evaluacije programa i planiranja aktivnosti. S obzirom da je ova tema dosad neistražena dobiveni podaci vrlo su korisni jer mogu poslužiti kao temelj za daljnja istraživanja.
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 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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».