Exploring the Influence of a STEM CPD Programme on the STEM Self-Efficacy of Northern Irish Primary Teachers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract STEM education is widely recognised as beneficial in enabling learners to develop the knowledge, skills and dispositions needed to navigate the challenges and opportunities of the modern world. Primary educators are fundamental in supporting the STEM learning of their students through appropriate continuing professional development (CPD), which provides teachers with ongoing professional learning activities to support improvements in knowledge, skills, confidence and understanding relating to teaching. While post-primary STEM contexts receive considerable scholarly attention, primary STEM teacher CPD remains under-explored by comparison. This paper shares empirical insights from a study which explored the influence of a CPD programme on Northern Irish primary teachers’ ( n = 22) self-efficacy in STEM. Analysis of data from surveys, focus group interviews and participants’ reflective diaries indicated that the programme enhanced teachers’ overall self-efficacy and facilitated development of their STEM knowledge. Participants also identified prevailing issues which constrained their capacity to facilitate effective STEM learning experiences for their students. These included resourcing, along with wider issues of policy, curriculum and assessment priorities in the Northern Irish education context. For practitioners, researchers and policymakers, this paper offers fresh evidence and original insights into how teachers can be supported in STEM teaching and learning through effective CPD. We contend that teachers and schools must be supported appropriately through leadership, policy and resourcing at all levels if the educational, economic and social benefits of STEM for learners is to be realised in practice.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».