Investigating Pre-Service Early Childhood Education Teachers’ Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK) Competencies Regarding Digital Literacy Skills and Their Technology Attitudes and Usage
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».