MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3109169286 · doi:10.19173/irrodl.v21i4.4754

Mobile Teacher Professional Development (MTPD): Delving into English Teachers’ Beliefs in Indonesia

2020· article· en· W3109169286 sur OpenAlexvenueno aff
Jepri Ali Saiful

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Learning in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDescriptive statisticsProfessional developmentFace validityMathematics educationMedical educationReliability (semiconductor)PedagogyPsychometricsDevelopmental psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, mobile phones have been used for teacher professional development (TPD). However, the potential use of smartphones, a current-generation of mobile phones, to develop teachers’ pedagogical, social, personal, and professional competences remains underexplored. This mixed methods study, examining the potential use of smartphones for TPD by delving into English teachers’ beliefs, employed a sequential explanatory approach. A quantitative survey was completed by 81 participants, followed by qualitative interviews with 8 selected participants. All the respondents were English teachers in elementary, junior, and senior high schools in 11 provinces in Indonesia. The survey was tested for validity and reliability, and analysed using the descriptive statistics method, while the semi-structured interview was analysed using the content analysis method. Almost all teachers had very favourable and favourable beliefs about the use of smartphones for TPD, perceiving that a smartphone could facilitate the enhancement of their pedagogical knowledge, communication skills, positive characters and English proficiency. Very few teachers had unfavourable beliefs, but among those who did, they believed traditional face-to-face TPD was more beneficial and that smartphones would only lead to addiction. This study recommends that smartphones be optimally applied by English teachers for TPD activities and that governments facilitate such implementation by constructing smartphone TPD models and applications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe International Review of Research in Open and Distributed LearningMême sujetMobile Learning in EducationTravaux en français237 207