MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2760752658 · doi:10.5539/jel.v7n1p53

The Emphasis of Inquiry Instructional Strategies: Impact on Preservice Teachers’ Mathematics Efficacy

2017· article· en· W2760752658 sur OpenAlexvenueno aff
Krista Althauser

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMathematics Education and Teaching Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationElementary mathematicsSelf-efficacyTeaching methodTest (biology)PsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using a Mixed Methods approach, this study investigated changes in levels of self-efficacy among elementary preservice teachers following a semester course on teaching elementary students’ mathematics. Participants in this study included 347 preservice elementary teachers at a mid-size regional university who had just completed an elementary mathematics methods course. The data were collected from several semester groups. The instruments used were the Mathematics Teaching Efficacy Beliefs Instrument, interview data, and observation data collected during the clinical experience. The focus of this study was to compare the changes in teacher self-efficacy following a methods course that emphasized hands-on mathematics instruction with manipulatives by means of the 5E instructional format. The results of the paired-samples t-test indicated that there was a significant difference in the preservice elementary teachers’ self-efficacy for teaching mathematics after engaging in the elementary methods course. Preservice teachers reported that their understanding of various instructional practices changed significantly from a “tell, show, and do” model to an approach utilizing interactive and engaging activities. They also reported that their attitude toward mathematics had improved significantly and that there had been a direct impact on their confidence for teaching mathematics as a result of the structure of the elementary math methods course.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,394 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Education and LearningMême sujetMathematics Education and Teaching TechniquesTravaux en français237 207