Investigating Pre-Service Early Childhood Education Teachers’ Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK) Competencies Regarding Digital Literacy Skills and Their Technology Attitudes and Usage
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
The integration of technology into education is a substantial issue for supporting and updating teachers’ professional development in today’s world and bringing up digitally literate generations and well-educated human capital. Studies have shown that technology integration in education is a complex and multidimensional issue. TPACK transcends the triad of core knowledge types and comprises the basis for the effective integration of technology into teaching. Therefore, the present study sought to understand the contribution of the technology attitudes and usage, digital literacy skills, and online reading comprehension strategies in pre-service early childhood teachers’ TPACK competencies. The participants in the study were 481 voluntary pre-service early childhood teachers (female=398, male=83). The data were collected as a cross-sectional survey. The study findings revealed that pre-service teachers’ TPACK competencies are associated with their technology attitude and usage, digital literacy skills, and online reading comprehension strategies, as well as that the variables explained 38% of the variance. However, pre-service teachers’ grade level and GPA are not related to their self-reported TPACK competencies. These findings can be seen as signals of the necessity for theoretical knowledge and practice to be developed in pre-service teachers’ technology integration in education.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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