Students’ Self-Efficacy and Confidence in Technological Abilities Resulting from Participation in “The Curriculum and Community Environmental Restoration Science (STEM + Computer Science)”
Notice bibliographique
Résumé
The rationale for this research is the ever-increasing reliance on technology in all aspects of life, but especially in the realm of education. Technology tools, use, and approaches that support inclusive student learning are supported by the empirical evidence found in this report. The research emphasized self-efficacy levels achieved in the student learning of technology-supported integrated science, technology, engineering, and mathematics (STEM). The Curriculum and Community Environmental Restoration Science STEM + Computer Science (CCERS) makes use of web-based authentic STEM content, providing interactive technology on a dynamic environmental science platform and providing real-world environmental conundrums. Results of this study indicate that CCERS respondents have higher confidence in their technological abilities than those of the non-CCERS respondents. In addition, under-represented groups (URG) CCERS respondents, on average, have higher confidence in their technological abilities than URG non-CCERS respondents. This suggests that CCERS has a positive impact on participants' confidence in their technological abilities, a key indicator in pursuing STEM careers. This study provides practical implications for current and future research in technology-supported learning in integrated STEM learning environments and student outcomes.
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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 | 0,024 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».