The Impact of the OER Module ‘Force and Motion’ on Physics Teachers’ Knowledge and Practices
Notice bibliographique
Résumé
Students' performance in STEM subjects is a growing concern globally, with coinciding factors cited, as ineffective teaching methods, students' lack of interest, and the abstractness of STEM content. This study in particular investigated the impact of an Open Educational Resource module on teachers' understanding of Force and Motion. The goal was to enhance the professional efficacy of Secondary School Science and Mathematics teachers, promoting an inclusive and equitable higher-order learning in their classrooms with the help of OER. A mixed-methods approach was employed, involving 36 teachers from 32 different schools. Data collection included pre-tests and post-tests, evaluations of lesson plans and reflections, assessments of teacher participation in a community of practice and the Moodle platform, and interviews. Findings indicated a modest yet positive shift in teachers' content knowledge, with an increase in the number of participants classified as 'accomplished' in post-test assessments. While teachers demonstrated the improved awareness of their students' needs and engagement strategies, challenges still remain in effectively integrating Universal Design for Learning principles and diverse assessment methods. The study highlights the importance of ongoing professional development and clearer guidelines to support teachers in implementing these practices. Recommendations for future research include longitudinal studies to assess the long-term effects of OER modules on teaching practices and student outcomes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».