Fostering Basic Electronics Teaching Competencies: Impact of the School Teachers' Electronics Practicals Upskilling Program (STEP-UP)
Notice bibliographique
Résumé
School teachers, both experienced and novice, are bound to follow the predesigned K-12 curriculum focusing primarily on theoretical content knowledge. They have only limited opportunities to get acquainted with experiential teaching methods incorporating practical laboratory experiments. Deficiency of practical knowledge upskill programs predominantly affects teaching competence in subjects like basic electronics. Fostering electronics teaching competency is often ignored despite the higher significance of electronics. Further, there is a scarcity of research studies on the effectiveness of practical electronics training for school teachers. Against this backdrop, this paper explores the impact of a hands-on training cum experimentation program for school teachers organized by the IEEE Education Society (EdSoc) Kerala Chapter. Titled as ‘School Teachers' Electronics Practicals Upskilling Program (STEP-UP),‘ it envisioned upskilling school teachers of Kerala, a southern state in India. The STEP-UP was focused on basic electronics engineering for day-to-day applications. To study the impact of STEP-UP on school teachers, we used the Kirkpatrick model, an established method for evaluating training programs. The impact assessment of the training program is deliberated based on the revised Kirkpatrick model with the integration of STEP-UP keywords. It was inferred from the study that school teachers are interested in actively participating in practical skill development programs. Moreover, teachers' degree of involvement emphasizes the potential of such programs in enhancing teaching quality rooted in experiential learning. The paper ends with offering a few suggestions and recommendations in accordance with the research findings on the impact of STEP-UP.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 ».