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Enregistrement W1505305290

Integrating Graphing Calculators and Probeware Into Science Methods Courses: Impact on Preservice Elementary Teachers’ Confidence and Perspectives on Technology for Learning and Teaching

2008· article· en· W1505305290 sur OpenAlexaff
Irina Lyublinskaya, George Zhou

Notice bibliographique

RevueJournal of Computers in Mathematics and Science Teaching · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistics Education and Methodologies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalculatorMathematics educationClass (philosophy)Data collectionTechnology integrationTeacher educationEducational technologyTeaching methodScience educationComputer sciencePsychologyMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graphing calculators and data collection technology was in-tegrated in an undergraduate science methods classes for pre-service elementary school teachers. The study investigated whether preservice teachers’ knowledge and comfort with the use of graphing calculator technology and their perspectives in the use of graphing calculator technology were infl uenced by integration of this technology in the methods course over a period of one semester. Towards this end a survey was ad-ministered to all class participants at the beginning and at the end of the semester. The survey addressed preservice teach-ers’ confi dence level with the calculator-based technology, at-titudes towards using this technology for their own learning, and the attitudes towards using it as a teaching tool. In addi-tion, preservice teachers completed several open-ended refl ec-tions throughout the semester that provided qualitative data. The results of this study suggest that the preservice teachers view the graphing calculator as a productivity tool while they view data collection devices as a teaching tool. More expo-sure to technology produces more infl uence on preservice teachers’ perspectives and attitudes, but not necessarily their

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,380 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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