The Role of Gender and Confidence in Pre-Service Teachers’ Computational Thinking Skills in an Undergraduate Introductory Educational Technology Course (Learning Sciences)
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
Computational thinking (CT) is one of the most important competencies of the 21 st century. However, there are very few CT assessments in the literature and even fewer are validated empirically. Also, it is not known yet how pre-service teachers’ CT skills relate to their confidence and gender, as research indicates the importance of role-models in peaking students’ interest in coding skills and retaining them in Science, Technology, Engineering, and Mathematics careers. This research aims to assess whether there are any gender differences in 21 st -century CT skills and confidence of pre-service teachers in an introductory educational technology course at a large university in Western Canada. At the beginning of the course, n = 94 pre-service teachers answered a questionnaire that included a subset of 15 items from a validated assessment of CT skills, CTt. Results show that pre-service teachers’ CTt performance correlated with their confidence in their performance completing the overall test. Although there were no differences in pre-service teachers’ CTt performance across gender, males were significantly more confident about how they performed on the overall test than females, confirming prior research results. Implications include interventions for improving the confidence of female pre-service teachers to commensurate with their performance.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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