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Sentiment d’efficacité personnelle des personnes stagiaires à gérer la classe : influence des caractéristiques personnelles

2024· article· fr· W4399430436 on OpenAlexaff
Salem Amamou, Jean-François Desbıens, François Vandercleyen, Anderson Araújo‐Oliveira

Bibliographic record

VenueRevista da FAEEBA- Educação e Contemporaneidade · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicCommunication in Education and Healthcare
Canadian institutionsUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesMedicineArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Afin de rapporter le niveau de sentiment d’efficacité personnelle (SEP) des stagiaires à gérer la classe de manière authentique et nuancée, il est important d’identifier les facteurs personnels qui sous-tendent la variation de celui-ci (BANDURA, 2006). En ce sens, l’explication d’une relation entre le degré d’efficacité personnelle des stagiaires en gestion de classe et leurs caractéristiques personnelles pourrait éclairer la voie vers une compréhension plus approfondie d’une compétence cruciale à l’enseignement pour les futur.e.s enseignant.e.s. L’objectif du présent article est de décrire et de comprendre l’influence des caractéristiques personnelles des stagiaires sur leur SEP à gérer la classe avant et après un stage de longue durée en enseignement. Un questionnaire portant sur le SEP à gérer la classe (GAUDREAU et al. 2015) et les caractéristiques personnelles stagiaires a été soumis avant, puis après le stage à 707 personnes stagiaires québécoises inscrites à leur troisième ou quatrième année de formation à l’enseignement. Les résultats montrent que le genre et l’âge des stagiaires ont une influence modérée sur leur SEP à gérer la classe. Par ailleurs, les stagiaires ayant acquis plus de trois ans d’expérience antérieure en éducation se sentent davantage efficaces au regard de la gestion de classe. La discussion des résultats met en lumière l’importance de considérer les variables personnelles afin d’évaluer de façon complète et authentique le niveau de SEP des futur.e.s enseignant.e.s quant à leur compétence à gérer 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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.520
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.003

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.

Opus teacher head0.064
GPT teacher head0.404
Teacher spread0.340 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2024
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