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Enregistrement W4389171136 · doi:10.55016/ojs/ajer.v65i1.56399

Investigating Technological Pedagogical Content Knowledge Competencies among Trainee Teachers in the Context of ICT Course

2019· article· en· W4389171136 sur OpenAlex
Myint Swe Khine, Ernest Afari, Nagla Ali

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology-Enhanced Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)CurriculumPsychologyConfirmatory factor analysisMathematics educationPedagogyStructural equation modelingMathematicsStatisticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK) framework developed over a decade ago is still valid and applicable in educational contexts when dealing with the use of technology in teaching and learning. With widespread availability of devices and prolific use of technology among students, teachers need to be conversant with various technologies that can be integrated and enhance the teaching and learning process. Most teacher education programmes equip trainee teachers with the integration of technology in the lessons and introduce them to instructional design that would align to the curriculum and make their teaching attractive and effective. It is important to establish the level of TPACK among trainee teachers and prepare them appropriately with necessary domain of knowledge to enable them to function well in future classrooms. This study was conducted with trainee teachers to determine the validity and reliability of the TPACK questionnaire and to identify trainee teachers’ perceived pathways to TPACK. Data were analysed using the maximum likelihood estimation (MLE) procedure, and the measurement model was assessed using confirmatory factor analysis (CFA). The structural model was developed and the path coefficients and their statistical significance were tested to determine the correlations between TPACK competencies. Le modèle TPACK portant sur les connaissances technologiques, pédagogiques et de contenu, développé il y a plus de dix ans, demeure valide et applicable dans les contextes pédagogiques où l’enseignement et l’apprentissage sont appuyés par la technologie. La grande disponibilité des appareils technologiques et leur emploi généralisé par les élèves exigent que les enseignants soient à l’aise avec les technologies qui peuvent être intégrées pour améliorer l’enseignement et l’apprentissage. La plupart des programmes de formation des enseignants les prépare à intégrer la technologie dans leurs leçons et en aligner la conception pédagogique avec les programmes d’études pour augmenter l’efficacité de leur enseignement. Il est important d’établir le niveau de TPACK chez les enseignants stagiaires et de les préparer en conséquence en leur communiquant les connaissances nécessaires pour bien fonctionner dans les salles de classe de l’avenir. Cette étude s’est déroulée auprès d’enseignants stagiaires, de sorte à déterminer la validité et la fiabilité du questionnaire TPACK et pour identifier ce que les enseignants stagiaires perçoivent comme étant les moyens d’acquérir les connaissances liées au TPACK. Les données ont été analysées par la méthode d’estimation du maximum de vraisemblance et le modèle de mesure a été évalué par une analyse factorielle confirmatoire. Le modèle structurel a été élaboré, et les chemins et la signification statistique des coefficients ont été testés, de sorte à établir les corrélations entre les compétences du modèle TPACK. Mots clés: connaissances technologiques, pédagogiques et du contenu; enseignants stagiaires; validation; cours sur les TIC; formation des enseignants

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,333
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,160 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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