Mobile Teacher Professional Development (MTPD): Delving into English Teachers’ Beliefs in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».