Knowledge, Efficacy, and Experience in Components of STEM Education: The Impact of Teacher Professional Development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Around the globe, there has been a significant focus on ensuring youth receive sufficient education and training in Science, Technology, Engineering, and Math (STEM) domains. Education reforms often begin with educators, who are responsible for effectively implementing curriculum changes. However, in Canada, although STEM education reform is underway, teacher education and professional learning (PL) and development may not have kept pace, potentially leaving some teachers feeling unprepared to integrate these changes confidently and effectively. This dissertation introduces two studies that investigate pre-service teachers’ readiness to teach STEM domains in the classroom, as well as the impact of a PL intervention aimed at improving teacher knowledge and skills in components of STEM. In both studies, teacher readiness was evaluated through the lens of self-efficacy theory (Bandura 1977, 1986) and the Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK; Mishra & Koehler, 2006) framework. In Study 1, pre-service teachers from Canadian Bachelor of Education programs (n = 216) completed a comprehensive survey to establish a baseline for their experiences, knowledge, and perceptions, and to investigate and understand factors that impact pre-service teachers’ preparedness to teach STEM education. Overall, outcomes indicated that pre-service teachers are moderately prepared to teach some components of STEM, but they may benefit from additional PL opportunities to increase confidence and knowledge. These resources may be especially helpful for individuals who lack an educational background or interest in science. In Study 2, pre-service teachers (n = 47) were offered an evidence-based, long-term, online PL focused on teaching STEM using cross-curricular approaches. Pre- and post-test measures focused on teaching efficacy, outcome expectations, TPACK for teaching science, STEM PL need, and confidence with course concepts. Overall, results suggest that the PL was effective at increasing pre-service teachers teaching self-efficacy in science, TPACK, confidence with course concepts, confidence teaching STEM using an integrated approach and decreasing the need for science and technology pedagogy PL.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».