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Enregistrement W4415760884 · doi:10.34190/icer.2.1.3918

A Study of Preservice Teachers Developing Teaching Competencies with VEX GO Robotics

2025· article· W4415760884 sur OpenAlex
Kamini Jaipal-Jamani

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Education Research · 2025
Typearticle
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueTeaching and Learning Programming
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumWorksheetCoding (social sciences)RoboticsEducational roboticsTeacher educationIntervention (counseling)Competence (human resources)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is global impetus to include the learning of STEM skills across k-12 school curricula to keep abreast of changing occupational, economic and societal needs. The province of Ontario, Canada implemented a revised Grades 1-8: Science and Technology curriculum in 2022 that emphasises STEM learning across the elementary grades. However, majority of elementary teachers in Canada are generalists – they are expected to teach all subjects such as language, science, mathematics, and the arts. In this type of teacher education context, where majority of the elementary preservice teachers (PTs) do not have undergraduate degrees in the STEM disciplines, there is need to provide them with STEM experiences to develop their STEM knowledge and skills and their teaching competencies for elementary school STEM teaching. The literature shows that educational robotics (ER) can develop STEM skills in k-12 students. This paper reports on a study that examined how middle-school preservice teachers develop confidence and knowledge to teach about coding with VEX GO robotics. Data sources for n = 50 preservice teachers included a pre-questionnaire on prior knowledge, a pre- and post-questionnaire on confidence to teach with robotics, and a worksheet to guide activities and record coding solutions. Preservice teacher (PT) participants volunteered to participate and signed a consent form, approved by the university research ethics board. The quantitative data were analysed with SPSS version 29. The results were statistically significant for the effect of the robotics intervention on PTs’ confidence about their competencies to use robotics in teaching and learning of middle school science and a large effect size was observed. The findings also revealed that PTs’ participation in the robotics activity resulted in a gain in their reported knowledge about robotics to integrate in teaching and learning. The results inform the design of instructional experiences in Teacher Education courses to improve elementary preservice teachers’ self-efficacy and competencies to teach with robotics in classrooms and also provide insights into the design of ER learning experiences for elementary school contexts.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,300 · 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