Pandemic designs for the future: perspectives of technology education teachers during COVID-19
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
Purpose The disruption caused by the pandemic declaration and subsequent public health measures put in place have had a substantial effect on teachers’ abilities to support student engagement in technology education (TE). The purpose of this paper is to explore the following research question: How do TE teachers see emergency remote teaching (ERT) transitions to blended learning into the next academic year affecting their profession? Design/methodology/approach A snowball and convenience sampling design was used to recruit specialist teachers in TE through their professional organization and were asked to respond to the question: What are your concerns about the future of teaching TE remotely? The qualitative data collected from the participants (N = 42) was analyzed thematically (Braun and Clarke, 2006). Findings The analysis revealed that the switch to ERT impacted the teachers’ ability to support hands-on competency development owing to inequitable student access to tools, materials and resources, all of which affected student motivation and engagement. As a result, teachers raised questions about the overall effectiveness of online learning approaches and TE’s future and sustainability if offered completely online. Originality/value This research is the first of its kind exploring the experiences of TE teachers during the COVID-19 pandemic. In answer to the challenges identified by teachers, the authors offer a blended learning design framework informed by pandemic transformed pedagogy that can serve as a model for educators to use when designing blended instruction.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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