Listening to Teacher Candidates and Teacher Educators: Revising Educational Technology Courses in a Canadian Teacher Education Program
Notice bibliographique
Résumé
Educational technology courses in teacher education programs are critical as they equip teacher candidates (TCs) with the necessary knowledge, skills, and attitudes to incorporate technology into their teaching. Given the rapid technological advancements, it is essential that these courses implement research-informed and current practices to promote TCs’ preparedness in using educational technologies. Accordingly, the instructional team of the educational technology course in the teacher education program at Brock University—Canada initiated a rigorous process to revise this course. This process included exploring the evolving needs of TCs and their feedback on previous course iterations and consulting with teacher educators who lead other courses in the program to ensure curriculum alignment. This paper aims to achieve the following: (1) document the course revision process, with a focus on how TCs and teacher educators were involved; (2) explore TCs’ evolving needs in educational technology; (3) present the revised educational technology course. The paper presents the findings of a survey administered to 116 TCs, focus groups with TCs, and a survey administered to 14 teacher educators. Findings from TCs’ survey showed high levels of their self-assessment of digital competence and intention to use technology in their future teaching. However, TCs believed that they had not received adequate training to do so, suggesting improvements in the design and delivery of the educational technology course. Drawing on the Voice Theory and instructional design models relevant to educational technology courses, this research offers valuable insights into TCs’ digital competence, the scholarship of teaching and learning, and universities’ response to change. Implications for teacher education research and practice are also discussed based on the course revisions and the adopted process.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».