Investigation of the Self-efficacy of the Teachers in Technological Pedagogical Content Knowledge and Their Use of Information and Communication Technologies
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine the teachers' views on technological pedagogical content knowledge (TPACK)self-efficacy and the frequency of using ICT in education and to examine whether there is a differentiation in theseviews according to certain variables. In addition, the relationship between teachers' use of ICT and TPACK-ISTEself-efficacy in various processes is examined. The study which is carried out with a descriptive survey, causalcomparison and correlational survey models includes 387 secondary and high school teachers as study sample. In thestudy, teachers consider themselves very competent especially in terms of content knowledge. TPACK-ISTEself-efficacy of vocational and technical teachers was significantly higher than that of the science and mathematicsteachers. While teachers benefit from ICT tools less frequently in measurement and evaluation as well as inpresenting the course subject; in terms of presenting the course subject, high school teachers use ICTs significantlymore often than the secondary school teachers; those who did receive in-service training on the use of technology ineducation use ICTs significantly more often than those who did not receive it. It is seen from the study results thatthe variables such as preparing the lecture notes, presenting the course subject and doing study explain theTPACK-ISTE self-efficacy significantly.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».