Expanding Teacher's technological, pedagogical, and content knowledge with funds of knowledge: An exploratory STEM professional development model using video creation workshops
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent initiatives in the Philippines have underscored the significance of 21st‐century approaches to preparing K‐12 STEM public teachers to embrace technology‐enhanced pedagogies. This case study, part of a larger investigation, employed portraiture methodology to examine one science teacher's growth in technological, pedagogical, and content knowledge (TPACK) while integrating students' funds of knowledge (FoK) in a 4‐week science video creation workshop. The workshop trained the teacher as a learning doctor to diagnose teaching and learning impediments during pre‐ to post‐video production. Data included the teacher's pre‐ to post‐production video creation experience, reflections, and individual interviews. Findings indicated: (a) a gradual growth from a self‐assessed detached TPACK to an expanded TPACK, (b) concrete FoK integration, which served as a bridge to widen the teacher's TPACK, and (c) effective science video creation workshop, viewed through the lens of a science teacher as a learning doctor, offered explicit scaffolding to address teaching and learning impediments during video creation. The findings suggest that science video creation workshops represent an exploratory and innovative model for deliberate professional development (PD) in STEM education, particularly for teachers in rural areas. This model highlights the relevance of research integrating FoK and TPACK and offers a new approach to enhancing teachers' TPACK. The findings have potential implications for advancing PD for rural science teachers in the Philippines and STEM educators in rural areas globally, emphasizing the value of rural schools as centers for relevant pedagogical innovation in STEM education.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle