Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to examine the preservice teachers’ views on the process after entering Code.org and block-based programming (Scratch) training programs, which are carried out by the peer learning method. The study group of the research consists of 41 preservice teachers at the Computer Education and Instructional Technologies departments of a state university and took the Special Teaching Methods 2 course in the spring semester of the 2017-2018 academic year. Considering the criteria determined by the researcher, 7 preservice teachers were selected as educators. As students, 34 preservice teachers participated in the study. In this study, a qualitative research method was used to determine the opinions of preservice teachers on the Code.org and Scratch training programs, which are carried out by the peer learning method. As a data collection tool, the opinion form for the Code.org training programs, the structure of opinion determination on the Scratch training programs, and the personal information form were used. The total duration of the study consists of eight weeks. Data from the preservice teachers were collected weekly using data collection tools and a content analysis technique used in the analysis of the data. At the end of the study, the opinions of the preservice teachers on the study conducted with the peer learning method were determined. It can be said that preservice teacher generally has positive views on peer learning and are satisfied with the peer learning method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».