Impacts of method courses on Vietnamese pre-service teachers’ perceptions and practices: From the perspectives of model and modeling in STEM education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Modeling in visual representations is essential in STEM education because of its concretization in science, technology, engineering, and math learning activities. Therefore, model-based teaching needs to be improved for pre-service teachers (PSTs) to implement STEM education successfully. We conduct the model-based integrated inquiry STEM (MII-STEM) method courses for 16 PSTs in Physics Education in Vietnam. A qualitative analysis was utilized to examine how and to what extent PSTs change in perceptions of models and STEM education. The findings showed that the number of PSTs with a higher understanding of the model increased. PSTs gain a deeper understanding of STEM education and could transfer alternative perceptions of STEM education into STEM lesson plans. PSTs clarified and embedded Science and Engineering Practices in STEM lesson plans. There were changes of PSTs’ STEM lesson plan after the MII-STEM course: (1) product-oriented to process-oriented; (2) make Engineering more apparent; (3) focusing on developing students’ science and engineering practices; (4) define how STEM sub-fields integrated into STEM lesson plans; and (5) using model and modeling in STEM activities. In addition, PSTs had a positive view of the effectiveness of the STEM-focus method course.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».