Pre-Service Teachers’ Technological Pedagogical Content Knowledge (TPCK) Related to Calculator-Based Laboratory and Contextual Factors Influencing Their TPCK
Notice bibliographique
Résumé
The purposes of this study were to determine pre-service physics teachers’ TPCK related to Calculator-Based Laboratory and to examine influences of some contextual factors on their TPCK. This research was based on the transformative model of TPCK that conceptualizes TPCK as a unique body of knowledge. Multiple case study design was used. Both qualitative and quantitative research methods were implemented to collect data. Correlations between TPCK and contextual factors were calculated to seek statistical relationships. The participants of the study were senior pre-service physics teachers. Their knowledge, ability, and practice of TPCK were measured by using various methods including observations, lesson plans, and interviews. More data were collected associated with the participants teaching philosophies and their attitudes towards CBL technology by using individual interviews, reflective journals, and surveys to focus on context related factors. Results of this study conclude that pre-service physics teachers can reflect CBL technology integration skills into their practices more successfully than to their lesson plans. They can behave like an expert while using CBL technology in their teaching. In addition, pre-service physics teachers have high level TPCK related to CBL; hence, they have tendency to use CBL technology as a learning tool and have a coherent knowledge about this technology, pedagogy and content. This study also concludes that instructional philosophy and awareness of CBL technology usage have significant impacts on their TPCK related to CBL. Having student-centered instructional philosophy and awareness of the specific technology integrated into instruction would contribute performing sophisticated TPCK.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».