Measuring the Impact of Technological Pedagogical Content Knowledge on Teacher Resilience in Universities of Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this Empirical Paper is to determine the impact & linkage of Technological Pedagogical Content Knowledge with Teacher Resilience among teachers of Pakistan. Data collection was conducted in 7 universities, 5 Colleges, 3 Schools and 2 Academies including public and private educational institutes of 3 cities of Pakistan by using simple random sampling technique. Self-administered questionnaires were distributed among 425 teachers. With 92.94% response rate, 395 questionnaires were responded positively. 377 responses were found useable. Confirmatory Factor Analysis, Reliability Analysis, Frequency Distribution Analysis, Pearson's R correlation & Multiple linear Regressions analysis techniques were used to analyze the data on SPSS PSAW version 22.The Regression model is moderately parsimonious with 52.7% of the variance. TPACK Framework on the whole have positive impact (β=.439) & have positive strong significant relationship (.702**) at the 0.002 level of significance with teacher resilience. Technology Knowledge has positive impact (β=.478) & have positive moderate significant relationship (.461**),Pedagogy Knowledge has positive impact (β=.512) & have positive moderate significant relationship (.573**),Content Knowledge has positive impact (β=.412) & have positive moderate significant relationship (.398**),Pedagogical Content Knowledge has positive impact (β=.401) & has positive moderate significant relationship (.429**), Technological Pedagogical Knowledge has positive impact (β=.295) & have positive moderate significant relationship (.322**),Technological Content Knowledge has positive impact (β=.478) & have positive moderate significant relationship (.418**),Technological Pedagogical Content Knowledge has positive impact (β=.307) & have positive moderate significant relationship (.497**) & Context Knowledge has positive impact (β=.395) & has positive moderate significant relationship (.330**) with teacher resilience. This study is significant enough to support the teachers and educational policy makers to adopt technology based pedagogical approaches to foster resilience among teachers and educational settings. By using cross sectional research design, the study was conducted in context of Pakistan. The model can be studied by scholars in future by using longitudinal & time series research design to increase generalizability.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».