Walking the Equity, Diversity, and Inclusion Talk: Promoting STEM Teacher Candidates’ Views, Understandings, and Implementation of Differentiated Instruction
Notice bibliographique
Résumé
Differentiated instruction (DI) is a teaching philosophy that addresses learning for students of diverse backgrounds, abilities, and interests. This study explores teacher candidates’ (TCs’) preparation to implement DI in a STEM curriculum and pedagogy course in a teacher education program at a Canadian university. The course is enriched with DI resources and training focused on equity, diversity, and inclusion (EDI). The course’s efficacy in enhancing TCs’ professional knowledge of DI is explored through the following research questions: 1) What are intermediate-secondary STEM TCs’ views and understandings of DI? 2a) How do TCs develop the curriculum to be inclusive of DI strategies? 2b) What successes and challenges do TCs encounter when developing DI-focused curricula? 2c) What models of technology-enhanced DI do TCs incorporate in their lessons? 3) How do TCs implement DI in their practicum? and 4) What are TCs’ intentions to integrate DI in their future careers? The study adopts a mixed-method approach, in which data sources include pre-post questionnaires, semi-structured interviews, and TCs’ course work. Findings suggest that the course resulted in a notable improvement in TCs’ DI views; a deeper understanding of DI principles and strategies in relation to EDI principles; and TCs’ improved ability to integrate DI practices in their assignments. TCs also implemented those practices in their practicum after the course ended, indicating potential retention of the acquired knowledge and skills. Additionally, the study shows the potential of technology facilitating DI in secondary science classrooms.\nThis research highlights the importance of explicit, reflective, and contextualized training experiences aimed at enhancing TCs’ preparation to integrate DI in their practices. The study equips STEM teachers and TCs with practical tools to differentiate their instruction by showcasing exemplary resources and strategies. Moreover, this research informs teacher educators, heads of departments, and curriculum designers about practical measures to include DI practices in their trainings, as they may perceive the findings relevant to their professional development plans. Furthermore, the study shows that EDI practices such as DI can and must be woven into all courses and requirements of teacher education programs, rather than restricting those principles to inclusive education courses only.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».