Incorporating Computer-Based Learning Into Preservice Education Courses
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Most teachers graduate from teacher education institutions with limited knowledge of the ways technology can be used in their professional prac-tice (Wetzel & Chisholm, 1996). Few preservice teachers have any instruc-tion in actually using technology in the classroom (Vagle, 1995), and yet, being able to effectively apply technology is high on the list of what begin-ning teachers should know and be able to do in today’s classroom (Korte-camp & Croninger, 1995). Transferring technology skills from teacher preparation to classroom practice has been limited and has been identified as the “weakest link of most educational programs ” (Browne & Ritchie, 1991, p. 28). Integrating technology in teacher education programs is a ne-cessity so preservice teachers are able to see the importance of developing and using computer-based lessons in their own teaching (Wiburg, 1991). Including technology modeling in field experience is one possibility for helping preservice teachers to see the importance of integrating technology into their teaching (Hunt, 1995; McGraw & Meyer, 1995). However, stud-ies have found that student teachers tend to make limited use of computers in their school-based practicum experiences (Robinson, 1995; Sunal, Smith, Sunay, & Britt, 1998). Another possibility is through the course work that preservice teachers take as a part of their teacher education programs. Most teacher education programs offer a course or two focused on learning to use
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle