Evaluate the Attıtudes of the Pre-Servıce Teachers towards STEM and STEM’s Sub Dımensıons
Notice bibliographique
Résumé
As the importance of interdisciplinary studies is on the rise, countries have developed innovative educational approaches. One of these innovative approaches is STEM. STEM focuses on interdisciplinary cooperation, systematic thinking, openness to communication, ethical values, research, production, creativity and problems, focusing on the intersection of knowledge and skills in science, technology, mathematics and engineering, it is a new learning teaching approach that aims to gain the ability to solve. In this context, the aim of this study is to evaluate the attitudes of the pre-service teachers towards STEM and STEM’s sub dimensions. Therefore; it was used as a data collection tool from attitude scale for Stem and Stem's sub dimensions developed by Keles, Kiremit and Aktamis (2017). In the data collection tool, 5 scales were developed in order to reveal the existence of the relationship between pre-service teachers' attitudes towards STEM and their attitudes towards; science, technology, mathematics and engineering. The related scale was applied to 204 pre-service teachers in various departments of the Faculty of Education at Sakarya University. In the research, the necessary correlations were made by considering the demographic characteristics such as gender, age and class of teacher candidates. The overall average and standard deviation values are taken into account, when explaining the data differences for the sub-dimensions of the scale. According to the results obtained from the relevant data collection tool, when pre-service teachers' attitudes towards STEM and STEM sub-dimensions were evaluated; especially in the Mathematics and Engineering dimensions, it was revealed that their attitudes were more positive and they were indecisive in other dimensions (Science and Technology). As a result, it is thought that the acceptance of STEM method by teacher candidate, which is an innovative educational approach of the research results, will contribute to the literature and the future studies in this field.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».