Using the mTSES to Evaluate and Optimize mLearning Professional Development
Notice bibliographique
Résumé
The impact of targeted professional development activities on teachers’ perceptions of self-efficacy with mobile learning remains understudied. Power (2015a) used the Mobile Teacher’s Sense of Efficacy Scale (mTSES) survey instrument to measure the effects of a mobile learning themed professional development course on teachers’ confidence with and interest in mobile learning. The current study looks at changes in perceptions of self-efficacy amongst participants in another open course about mobile learning called Instructional Design for Mobile Learning (ID4ML), which took place from May 4 – June 6, 2015 (Power, Bartoletti & Kilgore, 2015). The purpose of this study is to verify the reliability and construct validity of the mTSES instrument developed by Power (2015a, 2015b) and Power, Cristol and Gimbert (2014), and to explore trends in self-efficacy changes amongst a more diversified participant population. This paper reports on the findings from the analysis of data collected using the mTSES tool. The findings provide useful feedback on the impacts of participating in the ID4ML course. They also provide further support for the utility of the mTSES instrument as a measure of perceptions of self-efficacy with mobile learning. These findings point to the potential utility of the mTSES as a tool for both planning and evaluating mLearning professional development training for teachers.
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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 | 0,013 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».