Impact of Data-Driven Feedback and Coaching on Preservice Teachers’ Questioning Skills for Higher-Order Thinking within a Mixed-Reality Simulation Environment
Notice bibliographique
Résumé
In this exploratory study, constructs related to self-efficacy theory were embedded in a treatment to improve the use of higher-order thinking (HOT) questioning skills in candidates enrolled in a teaching-methods course enhanced by mixed-reality simulations (MRS). The problem of designing an effective feedback and coaching model to improve the delivery of HOT questions in 10 min lessons was addressed. Thirty undergraduates were asked to incorporate HOT questions into each of the three lessons presented during a 15-week semester. Treatment candidates received individual data-driven feedback and coaching that included tailored guidance provided at regular intervals throughout the term. Quantitative analyses indicated that there was no significant difference in self-efficacy between conditions and that treatment group members posed significantly more HOT questions in their lessons (effect size = 1.26) than their non-treatment peers. An optimal ratio of two knowledge/comprehension to one HOT question in a 10 min period was proposed and three criteria for high-quality HOT questions are presented. Interviews revealed that those who participated in the treatment were more likely to recognize improvements in their self-efficacy, lesson planning, and performance than comparison group members. Data-driven feedback and coaching also provided candidates with opportunities for reflection.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».