Effectiveness of Online Learning with the Web-based TPACK Scaffolding for Enhancement TPACK Ability of Pre-service Chemistry Teachers
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the effectiveness of web-based TPACK scaffolding to enhance the TPACK ability of pre-service chemistry teachers through online learning. Participants in this study were 74 pre-service chemistry teachers in Chemistry Education program who took a chemistry learning planning course. This study used the quantitative research method approach. The experimental study with pre-and post-test design examined the more significant increase in TPACK ability between the experimental and control classes. The research instrument consisted of 20 multiple-choice questions containing the TPACK components. Analysis of pre-and post-test data used the stacking and racking method in the Rasch model. The stacking analysis result indicated that the pre-service chemistry teachers' ability increased from pre-test to post-test. The racking analysis result indicated that the pre-service chemistry teachers could answer TPACK items easier in the post-test conditions after being given intervention. The various types of scaffolding available in web-based TPACK online learning effectively support pre-service chemistry teacher TPACK ability enhancement. Online learning with web-based TPACK scaffolding is advisable to develop pre-service chemistry teachers' TPACK to prepare them better to use various types of technology in classroom learning.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».