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Enregistrement W4412740510 · doi:10.22329/jtl.v19i2.8909

Fostering Teachers’ Competencies for Integrated Language Arts, Science, and Technology Instruction: An Exploratory Study

2025· article· en· W4412740510 sur OpenAlexvenueno aff
Miriam J. Rhodes, Hanno van Keulen, Martine Gijsel, Adrie J. Visscher

Notice bibliographique

RevueJournal of Teaching and Learning · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Research and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirectorate for STEM EducationUniversiteit MaastrichtAmerican Educational Research Association
Mots-clésThe artsMathematics educationExploratory researchComputer sciencePsychologyPedagogySociologyVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the impact of a teacher professional development (TPD) program on primary school teachers’ skills and self-efficacy in integrated language arts, science, and technology (ILS&T) instruction. The program’s design is based on the four-component instructional-design (4C/ID) model, validated in many areas for developing complex professional skills. Nine teachers from one primary school participated in five TPD group meetings during one school year. The TPD program focused on developing prerequisite skills for ILS&T instruction. Data were collected through lesson observations and interviews to assess teachers’ skills in ILS&T instruction, as well as through a self-efficacy questionnaire. Findings demonstrated varying proficiency levels in the required skills for ILS&T instruction among teachers after the program. This suggests that the program may have provided insufficient support for the development of some, potentially more complex, skills. Although teachers showed an overall increase in self-efficacy, the pre-post-test difference was not statistically significant. There were statistically significant increases in student engagement and instructional strategies subscales. This study discusses the exploratory impact of the TPD program for equipping teachers for ILS&T instruction. A discussion of the findings provides indications for optimizing the program for future large-scale implementation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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