Examining public rural science high school teachers’ use of technology: portraiture in educational action research
Notice bibliographique
Résumé
Recent initiatives in the Philippines, the site of this study, have stressed the importance of teachers engaging in education research, emphasizing its importance in professional progress. In this study, we employed the, sometimes characterized, ‘messiness’ of action research to reframe the relatively uncontrolled circumstances brought about by the wider implementation of information and communication technology (ICT) policies and initiatives in the context of science education. We draw from the first author’s overlapping identity as an insider-outsider-in-between in relation to the five science teacher-participants and their pre-to-post video production engagements and reflections during science video workshops throughout a 45-day fieldwork. We also draw on portraiture methodology to examine select science teachers’ challenges as they integrate ICT in their classes. Portraiture, with its emphasis on how people construct, co-construct, and characterize their lived experiences, offers researchers a set of approaches that offer a sense of participants’ agency, and to gain a better sense of their life experiences. With further analysis of participants’ interviews during the pre-to-post video production stages framed through the lenses of technological, pedagogical, content knowledge (TPACK) and funds of knowledge (FoK), this study offers three portraits of science teachers’ challenges. These portraits highlight teachers’ understandings of, and responses to Philippine government policy in ICT implemented in public and rural high schools in the country, teachers’ use of technology for their professional development, and their science teaching practices rooted in local knowledge.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,026 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».