Expanding Teacher's technological, pedagogical, and content knowledge with funds of knowledge: An exploratory STEM professional development model using video creation workshops
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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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».