Emerging Digital Technologies: Building Competencies of STEM Pre-Service Teachers
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the level of emerging digital technologies’ competencies of Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) pre-service teachers. It employed a descriptive survey research design. A sample of 357 STEM pre-service teachers from a Nigerian university were selected purposively, based on the criteria that they were willing to participate in the online test. The Science, Technology, Engineering and Mathematics Emerging Digital Technologies’ Competencies Test (STEM-EDTCT, r=0.84) was used to collect data online, through a Google form. The data collected were analyzed using descriptive mean, standard deviations, simple percentages, and inferential statistics (independent t-test and analysis of variance). The results showed that the level of emerging digital technologies’ competencies of STEM pre-service teachers was low, regardless of their mode of entry into the university. The study also found a significant gender difference in the level of digital competencies, with male pre-service teachers scoring higher than their female counterparts. Based on the findings, it is recommended that Nigeria’s policy on pre-service teacher-training should focus on acquiring skills and competencies, particularly in digital technologies. STEM pre-service teachers should be equipped with known and emerging technologies to enable them to deliver knowledge and information effectively.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».