East Tennessee Noyce STEM Teacher Preparation Program
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is a critical shortage of STEM teachers in high-need fields, especially in Computer Science, Engineering/Engineering Technology, in the southern Appalachian region. This paper describes an NSF funded Noyce Track 1 Teacher Recruiting program at East Tennessee State University (ETSU) awarded in 2019. The program is administered in partnership with local high-need school districts in the First Congressional District of Tennessee as well as four nearby nonprofit educational organizations, namely the Gray Fossil Site/ETSU Natural History Museum, the Hands- On Museum, the Pisgah Astronomical Research Institute, and the Bays Mountain Planetarium, and three summer science camps: the ETSU Governor's School, the ETSU Renaissance Camp, and the ETSU Computing/Technology Camp. The program has three parts: 1) a summer teaching internship program for undergraduate STEM majors designed to recruit students into the teaching profession, 2) scholarships and mentoring for a Masters of Arts in Teaching (MAT) program, and 3) a mentoring program and continuing professional development for newly minted teachers to retain them as teachers. It is focused on Physics, Chemistry, Engineering/Engineering Technology, Computer Science, and Mathematics. The heart of the program is a 4+1 bachelors/post-baccalaureate program in which students obtaining undergraduate degrees in high-need STEM fields are recruited for the MAT program. Thus far two cohorts of 8 students completed the internship programs and all showed interest to become STEM teacher in their respective fields. Of them three students completed the MAT program and currently teaching in high-need schools. We anticipate that ETSU Noyce program will create a group of teachers who will be able to inspire future generations of STEM professionals in Northeast Tennessee region.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».