DIFFERENTIATION IN SAUDI PRE-SERVICE SCIENCE TEACHER PROGRAM
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Saudi students’ science academic performance has declined as evidenced by (TIMSS). Saudi science teachers are characterized as using the lecture format without considering individual student differences and failing to provide differentiated Method (DM). This paper reports on an effort to help female Saudi pre-service science teachers (PSST) develop DI knowledge and skills, striving to discern how they understood and practiced differentiation during their field experience after completing a specially-designed DM-focused university course. A mixed method research design followed a sequential, connected approach wherein quantitative data were collected through classroom observations (N=47) using a Likert scale observation instrument followed by qualitative interviews (n=11). The pre and post averages of differentiated teaching skills in the DM planning stage were statistically significant (p=.0001). The PSSTs moved from very small to moderate mastery on virtually all 10 planning items, from 1.75 to 2.99 on a five-point Likert scale. The DM implementation stage (20 items) also reflected a statistically significant difference with scores moving from 1.68 to 3.01 (moderate mastery). Interview qualitative data confirmed and elucidated the quantitative results. The course was deemed effective in developing PSSTs’ differentiated teaching skills (statistically significant, p=.01). Teaching PSSTs about DM should improve Saudi students’ science academic achievement. Keywords: differentiation, pre-service science teachers, teacher education, Saudi Arabia, TIMSS.
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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 | 0,018 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle