Understanding Science Teachers’ Implementations of Integrated STEM: Teacher Perceptions and Practice
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.
Notice bibliographique
Résumé
This study examines how science teachers experience integrating science, technology, engineering, and mathematics (STEM) approaches into their teaching. In addition, it further examines the encountered challenges in this regard to shed light on STEM current practices within the context of United Arab Emirates (UAE). This study consists of two stages; the first involved collecting qualitative data using semi-structured interviews to explore three science teachers’ perceptions and lived experiences having infused STEM into their regular teaching in cycle 2 for more than two years. Quantitative data were collected and analyzed in the second phase via the developed closed-ended questionnaire to examine teachers’ perceptions across a larger sample regarding “challenges encountered by teachers when implementing STEM teaching”. Research findings showed that science teachers generally have a positive attitude towards using STEM-based activities. In addition, data revealed that participants implement integrated STEM into their teaching frequently and regularly. Results also indicated teachers encounter challenges while implementing STEM: documentation, the vast curriculum content, and lack of time. Moreover, external challenges (i.e., the lack of supportive guidelines) rather than teachers’ competency (i.e., having sufficient knowledge and skills for implementing STEM teaching) appeared to have the highest impending impact. Finally, we discuss findings and presented implications for teachers, educators, and policymakers.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle