Engaging Student Teachers in An Online Teaching Pedagogies Module during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
COVID 19 represented a major challenge for many educators, with teachers needing to pivot rapidly to using online learning tools in order to stay connected with their students. This was particularly relevant for teachers in the process of completing their Initial Teacher Education (ITE), whose programmes of study did not include online teaching components. The objective of this study was to develop and evaluate a module for teaching in online and blended learning environments for 244 post-primary teachers in ITE. This study begins by examining the impact of COVID-19 and the resulting pivot to online learning, this includes an overview of the challenges associated with online teaching. Next, the authors explain the module in detail, outlining the tools, strategies and activities provided for student teachers. This included peer-evaluated online micro-teaching components - which formed a major part of the learning. Data collection involved a questionnaire which gathered student teachers’ perceptions of the module and its approaches, the impact it had on their ability to teach during the COVID-19 pandemic, and the knowledge and skills useful for future practice. Findings suggested that the implementation of the developed module was successful in preparing student teachers to teach online, providing them with the tools and confidence necessary for success. Improvements suggested the development of differentiated pathways for student teachers who are more experienced with online teaching.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».