Integrating FoK and TPACK in action research: The impact of video creation workshops on pre-service science teachers
Notice bibliographique
Résumé
This mixed-methods study presents an Asian perspective on the impact of a science video creation workshop as an intervention on the technology adoption and utilization of pre-service science teachers. It aims to offer insights relevant to Initial Teacher Education programs in international contexts, including those in Europe and North America, where most of the literature referenced in this study was sourced. Integrating the Funds of Knowledge (FoK), Technological, Pedagogical, and Content Knowledge (TPACK), and action research frameworks, the intervention provided insights into pre-service teachers' professional development. Data collection included pre- and post-test surveys, individual interviews, and focus group discussions. Quantitative analysis using paired samples t-tests revealed statistically significant improvements in technology adoption and utilization across all levels of Morel’s Matrix (2016). Triangulated with qualitative analysis, findings highlighted three key themes: enhancing science teaching through contextualized content, improving pedagogical practices via technology, and fostering inclusivity and cultural responsiveness. These results underscore the workshop’s potential in gradually developing positive beliefs toward technology integration among pre-service teachers. The study's findings emphasize the value of integrating FoK and TPACK within action research to bridge theory and practice. It provides additional evidence for technology adoption in science education. This research contributes to the limited literature on pre-service teacher education in Asia, particularly in the Philippines, and offers insights into the potential of action research to foster meaningful and sustainable changes in teaching practices within broader science teacher preparation programs across international contexts.
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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 | 0,026 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».