Evaluating Pre-Service Teaching Practice for Online and Distance Education Students in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
In addition to conventional modes, teacher education programs in Pakistan are also offered through online and distance education. Teaching practice is a significant component of pre-service teacher education programs. Assessing the quality of teaching practice for pre-service student teachers is important, as these modules train the prospective teachers for their professional teaching careers. Virtual University of Pakistan (VU), an online university, offers pre-service teacher education programs. This research is an investigation into the learning opportunities and practices of VU student teachers in their teaching practice modules. Students enrolled in different teacher education programs served as the population of this study. Those in the fall 2018 semester who were enrolled in teaching practice modules were selected as a sample. Data sources included lesson plans prepared, lessons delivered, administrative and co-curricular duties performed by the students, as well as evaluation reports by supervisors, cooperating teachers, and school principals. There were improvements in the student teachers’ lesson plan formation and their overall learning. Data obtained through personal visits by VU faculty was used to verify and assess actual classroom teaching. Lack of regular attendance and punctuality by student teachers was observed as a result. Internal review of the VU system as it relates to the teaching practice modules was conducted to address any shortcomings in the course(s), its procedures, and its controls. Recommendations for improving the system, such as grading the modules, peer-assessment, and orientation workshops for student teachers are provided, as well as suggestions for developments in the teaching practice modules themselves.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,013 | 0,017 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».