An Analysis of Social Studies Teachers’ Perception Levels Regarding Web Pedagogical Content Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
Web pedagogical content knowledge generally takes pedagogical knowledge, content knowledge, and Web knowledge as basis. It is a structure emerging through the interaction of these three components. Content knowledge refers to knowledge of subjects to be taught. Pedagogical knowledge involves knowledge of process, implementation, learning methods, and teaching methods. Web knowledge is about general Web competencies such as the use of tools related to the Web, Web-based communication, and Web-based interaction. The purpose of this study is to analyze social studies teachers’ perception levels regarding Web pedagogical content knowledge. The population of the study covers social studies teachers in Turkey while the sample of the study covers 601 social studies teachers who were randomly selected from 75 cities of Turkey in 2015. Data collection tool employed in this study is Web Pedagogical Content Knowledge Scale composed of 30 items and five factors, developed by Lee, Tsai, and Chang (2008), and adapted to the Turkish language by Horzum (2011). Data analysis of the study was conducted via IBM SPSS Statistic 23 package. The findings were analyzed based on arithmetic mean, standard deviation, Mann-Whitney U test, and Kruskal-Wallis test. The significance of the data was evaluated at a significance level of 0.05. The results indicate that social studies teachers’ perceptions regarding Web pedagogical content knowledge are high. The results also show that they consider themselves competent in this matter, and their perceptions regarding Web pedagogical content knowledge significantly vary by gender, the Department of graduation, and experience of using computers whereas they do not significantly differ by educational background and status of having a computer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».