Enhancing Pre-service Science Teachers’ Understanding and Practices of SocioScientific Issues (SSIs)-Based Teaching via an Online Mentoring Program
Notice bibliographique
Résumé
Science education reformists in Thailand promote the use of socioscientific issues (SSIs)-based teaching to enrich scientific literacy for global citizenship. To achieve this goal, Thai pre-service science teachers (PSTs) must know how to effectively integrate SSIs into their science teaching practices. The purpose of this study was to enhance PSTs’ understanding and practices of SSIs-based teaching via the online mentoring (OM) program. Three PSTs were selected as case studies, and data were collected from online observations, semi-structured interviews, online discussions, and online document reviews. The analytical methods included within-case and cross-case analysis. This study found that the OM program was effective in enhancing PSTs’ understanding and practices of SSIs-based teaching. As a result, their teaching practices evolved from conveying content knowledge to promoting higher-order cognitive practices. In addition, the PSTs demonstrated a deeper appreciation for OM programs as a means to enhance teaching practices. This research demonstrates how the implementation of OM programs has the potential to be powerful tool for professional development of science educators, which is essential for transforming science educational practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,011 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».