An Administrative and Faculty Autoethnographic Analysis of Shifting Modalities of Pre-service Technology Education Programming during the Onset of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has disrupted our collective normal patterns of behavior in almost all aspects of our personal and professional lives. While many K-12 and post-secondary subject area curricula lend themselves more easily to a migration to online and remote learning, technology education faces unique challenges. This research paper sought to understand the challenges, benefits, and lessons learned through an analysis of the process of re-organizing a pre-service technology education diploma for remote, blended, and face-to-face learning during the early stages of the COVID-19 pandemic. The investigation followed a collaborative autoethnographic methodology as the authors constructed two narratives based on their roles of administering and instructing in a pre-service technology education diploma program. An interpretive descriptive analysis suggests a number of challenges associated with the organizational changes, but also a number of positive outcomes related to the instructional shifts. Challenges included maintaining equitable access to physical materials and technologies for all students, scheduling issues related to changing pandemic rules and regulations, and a loss of social presence with students. Benefits included more student autonomy, less dependence on group work for technical skill development, and the development of alternative delivery models for pre-service technology education that could be used to expand program offerings to non-traditional students.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».