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Enregistrement W2775368746 · doi:10.1080/02635143.2017.1409704

The impact of a professional development model for a mobilized science curriculum: a case study of teacher changes

2017· article· en· W2775368746 sur OpenAlexaff
Chee-Kit Looi, Daner Sun, Mi Song Kim, Yun Wen

Notice bibliographique

RevueResearch in Science & Technological Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Learning in Education
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesEducation University of Hong KongUniversity of Hong KongNational Research Foundation Singapore
Mots-clésScience educationProfessional developmentCurriculumMathematics educationPedagogyFaculty developmentCurriculum developmentSociologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and purpose: To date, there has been little research on the Teacher Professional Development (TPD) for delivering a mobile technology-supported science curriculum. To address this, a TPD model for a science curriculum supported by mobile technology was developed and evaluated in this paper. The study reported focuses on the establishment of the TPD model and exploration of its impact on teacher behaviors in the curriculum implementation.Sample, design, and methods: In the study, two representative science teachers’ implementation of the science curriculum was presented together with an in-depth study of the TPD sessions. The data from the teacher-led PD working sessions, classroom observation and teacher interview were collected. Mixed methods and case study were used to analyze the teacher performance on the PD working sessions and on the curriculum implementation.Results: Our findings suggested that teachers benefited from the structured TPD which provided opportunities for sharing, extensive feedback, and reflection of the curriculum implementation. It showed that teachers had transformed questioning from traditional ways into constructivist-oriented patterns in the classroom. More student-centered activities were conducted and complemented with teachers’ various scaffolds for learning. Analysis of learning artifacts attested to improvements in students’ conceptual understanding of science.Conclusion: TPD refers to a continuing and dynamic system for PD which needs to be changed and elaborated based on teacher needs, school context and the problems and challenges encountered in the teaching practice. TPD development and teachers’ growth in the belief and competences on the instruction constitute a mutual evolution process. Their evolution could guarantee the apt enactment and spread of the curriculum innovation to impact depth, to sustain and to spread.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,358 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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