The Integration of Teacher’s Pedagogical Content Knowledge Components in Teaching Linear Equation
Notice bibliographique
Résumé
<p class="apa">This qualitative research aimed to explore the integration of the components of pedagogical content knowledge (PCK) in teaching Linear Equation with one unknown. For the purpose of the study, a single local case study with multiple participants was used. The selection of the participants was made based on various criteria: having more than 5 years of experience teaching mathematics and possessing high and low level of knowledge in algebra and high general PCK in mathematics. Six teachers were selected to be the respondents in this research. The data were collected using i) stimulated recall interview, ii) observation, and iii) analysis of documents. Nvivo 8 software was used to help the researcher organize and analyze the data. Kohen Kappa reliability values obtained from three experts were very good, exceeding 0.8. The findings showed that the integration of content knowledge component of pedagogical implications (CàP) is the most frequently used component in the teaching of Linear Equations with one unknown. This indicates that teachers focus mostly on the components of content knowledge and knowledge about students. The teachers were least likely to integrate content knowledge with pedagogical knowledge, which has implications on the knowledge of the students (C&amp;PàS). The study suggests the need to improve teacher’s knowledge through collaborative partnership with colleagues and through courses.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».