Educational Robotics and Preservice Teachers: STEM Problem-Solving Skills and Self-Efficacy to Teach
Notice bibliographique
Résumé
Integrating STEM education within the elementary school science curriculum in Ontario, Canada, elevated the expectation for elementary preservice teachers to teach STEM skills such as problem-solving through coding. Research shows that educational robotics can promote STEM knowledge and skills. This mixed methods study investigates the effect of an educational robotics intervention on preservice teachers’ STEM problem-solving skills and their self-efficacy to teach with educational robotics during the COVID-19 pandemic. Data sources included a pre- and postquestionnaire on problem-solving, a pre- and post- self-efficacy teaching questionnaire, a problem-solving worksheet, and transcripts of group interactions. Quantitative findings were statistically significant for preservice teachers’ self-efficacy to teach with educational robotics (large effect size) and for problem-solving competencies (small effect size). Using a STEM problem-solving framework, two preservice teacher group interactions were analysed. Qualitative findings indicated that preservice teachers exhibited similar problem-solving processes as STEM experts, but preservice teachers’ prior STEM knowledge limited the types of decisions considered at the problem-solving stages. The study provides an example of how preservice teachers’ self-efficacy to teach with educational robotics was developed within a science education course and lends unique insights into the problem-solving processes these preservice teacher groups engaged in.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».