The role of teacher's self-efficacy, sense of responsibility towards students and empathy in teaching about prejudice
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
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.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it