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Enregistrement W3115960083 · doi:10.1111/bjet.13060

Validating a blended teaching readiness instrument for primary/secondary preservice teachers

2020· article· en· W3115960083 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Educational Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlended learningStructural equation modelingConfirmatory factor analysisMathematics educationClass (philosophy)PsychologyData collectionTeacher educationComputer scienceMathematicsStatisticsEducational technology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Blended learning is the fastest growing teaching modality in North America and much of the world. However, research and training in blended learning are far outpaced by its usage. To remedy this gap, we developed a competency framework and Blended Teaching Readiness Instrument (BTRI) to help teachers and researchers evaluate teacher readiness for blended environments. The purpose of this research is to show that the blended teaching readiness model and accompanying BTRI are reliable for use with teacher candidates both before and after going through a blended teaching course. This knowledge would allow researchers and practitioners to have greater confidence in using the BTRI for future growth curve modeling for the identified blended teaching competencies. To accomplish this, we collected pre‐ and post‐data from teacher candidates across multiple semesters who were studying in a blended teaching course. Using confirmatory factor analysis, we determined the pre‐class survey results fell within the range of the four fit statistics cutoffs (RMSEA = 0.045, CFI = 0.933, TLI = 0.929 and SRMR = 0.043). And, the post‐class survey results had good fit as well (RMSEA = 0.044, CFI = 0.911, TLI = 0.905 and SRMR = 0.051). We also showed that the factor loadings and communalities were statistically significant. By testing the factors in this way, we make a case for the survey to be a valid and reliable instrument in assessing blended teacher competency. Additionally, we tested the model for measurement invariance and found that we could reliably use the BTRI for pre‐post growth modeling. Practitioner Notes What is already known about this topic? Blended learning is the fastest growing teaching modality in Canada and the United States, and is expanding rapidly throughout the rest of the world. Teaching in blended learning settings requires distinct skills and dispositions specific to the modality. A blended‐teaching‐focused competency framework is a necessary element in any blended teacher preparation program. Though there have been attempts to make a blended teaching framework before, none of these exclusively focus on the distinct skills of blended teaching nor have they been validated. What this paper adds? Describes our free, publicly accessible competency framework that focuses exclusively on blended teaching Validates a concise Blended Teaching Readiness Instrument (BTRI) to go along with the framework. Confirms pre‐post measurement invariance for the BTRI which allows for use with pre‐post growth modeling. Implications for practice and policy The competency framework and validation are a theoretical contribution to the rapidly expanding field of blended learning research. With the valid BTRI instrument and framework, teachers can get feedback on their strengths and weaknesses in blended teaching and learn how to improve and help others.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,303 · 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