Issues and Challenges in Preparing Teachers to Teach in the Twenty-First Century
Notice bibliographique
Résumé
Preservice teachers need to acquire both technological skill and understanding about how technology rich environments can develop subject-specific knowledge as a part of their teacher education programs. The purpose of the research project, as described in this case study, was to examine the impact that immersion in technology-infused social studies pedagogy courses had on preservice teachers’ willingness to use computer and online tools as well as how they used them during their student teaching. Teacher education students enrolled in two pedagogy courses were surveyed at the beginning and end of the courses and interviewed over the duration of the courses regarding the nature and extent of their technological knowledge and skill. Following the completion of the pedagogy courses, six volunteered to have their technology use tracked during their nine-week practice teaching experience. Findings showed that while the preservice pedagogy courses did increase the student teachers’ knowledge of and skill with a variety of computer and online tools as well as their desire to use them during their student teaching, the elementary schools in which they were placed for their practicum were poorly equipped and the mentor teachers were not using the tools that were modeled on campus. If preservice teachers are to truly understand the benefits of learning and teaching with technology, teacher education institutions and school districts need to work together to present a consistent vision of technology integration, and schools need to provide environments that encourage and support technology use.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».