Auto-efficacité des enseignants : quels outils d’évaluation utiliser ?
Bibliographic record
Abstract
L’auto-efficacité des enseignants est largement étudiée, mais certaines questions persistent quant à son évaluation, notamment en raison de l’existence d’un nombre important d’échelles. L’objectif de cette revue de la littérature est de réaliser un recensement des instruments de mesure quantitatifs permettant d’évaluer l’auto-efficacité des enseignants et d’observer leur fréquence d’utilisation. Des échelles ont été recensées dans 247 articles publiés entre janvier 2000 et juin 2015. Sur les cinq échelles analysées, la Teachers’ Sense of Efficacy Scale (TSES) apparaît comme étant la plus fréquemment utilisée puisqu’elle a été recensée dans 143 études. Elle se centre sur les capacités perçues à réaliser certaines actions dans le contexte de la classe et a fait l’objet d’études dans différents pays. Disponible en version courte à 12 items, cet outil d’évaluation est facile à remplir et permet d’évaluer l’auto-efficacité perçue en matière d’engagement des élèves, de stratégies d’enseignement et de gestion de la classe.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.094 | 0.221 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".