L'auto-efficacité et le stage d'enseignement : le cas du candidat anglophone en enseignement du français langue seconde au secondaire en Ontario
Bibliographic record
Abstract
L'étude rapportée dans ce mémoire portait sur l'auto-efficacité de candidats ontariens anglophones ayant complété un stage en enseignement du français langue seconde au niveau secondaire dans le cadre de leur formation universitaire. Après avoir établi le niveau d'auto-efficacité des candidats, nous avons tenté de cerner quelles expériences semblaient être en lien avec le niveau d'auto-efficacité exprimé par ces candidats. Neuf finissants de l'Université de Toronto ont rempli une version modifiée du Teachers' Sense of Efficacy Scale (Tschannen-Moran & Woolfolk Hoy, 2001) ainsi qu'un questionnaire sur les sources d'auto-efficacité. Étant donné le nombre restreint de participants et les scores d'auto-efficacité constamment élevés (moyenne 7.38, écart-type 0.61), nous n'avons pas été en mesure de faire des généralisations sur l'impact des différentes sources d'auto-efficacité étudiées. Toutefois, les résultats semblent indiquer que les circonstances de stage spécifiques à chaque candidat jouent un rôle important dans le développement de leurs croyances.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".