The use of virtual simulations in teacher education to develop pre-service teachers’ behaviour and classroom management skills: implications for reflective practice
Abstract:Dealing with the often-overwhelming nature of the school placement experience and the associated demands of classroom management can be a significant challenge for many preservice teachers. These challenges point to the need for pre-service teachers to experience aspects of challenging pupil behaviour in less pressurised environments and where they can have the opportunities to make mistakes without fear of negative repercussions on their academic progression. The use of virtual simulations is increasingly see… Show more
“…While this enabled interactive textual conversations without forced choices or branching, the limitations of the gaming interface reduced communication to text messages only. As has been demonstrated in the education field, the lack of verbal and nonverbal interactions undercuts the authenticity and transferability of the experience and the learning (McGarr 2020).…”
Artificial intelligence (AI), machine learning (ML), affective computing, and big‐data techniques are improving the ways that humans negotiate and learn to negotiate. These technologies, long deployed in industry and academic research, are now being adopted for educational use. We describe several systems that help human negotiators evaluate and learn from role‐play simulations as well as applications that help human instructors teach negotiators at the individual, team, and organizational levels. AI can enable the personalization of negotiation instruction, taking into consideration factors such as culture and bias. These tools will enable improvements not only in the teaching of negotiation, but also in teaching humans how to program and collaborate with technology‐based negotiation systems, including avatars and computer‐controlled negotiation agents. These advances will provide theoretical and practical insights, require serious consideration of ethical issues, and revolutionize the way we practice and teach negotiation.
“…While this enabled interactive textual conversations without forced choices or branching, the limitations of the gaming interface reduced communication to text messages only. As has been demonstrated in the education field, the lack of verbal and nonverbal interactions undercuts the authenticity and transferability of the experience and the learning (McGarr 2020).…”
Artificial intelligence (AI), machine learning (ML), affective computing, and big‐data techniques are improving the ways that humans negotiate and learn to negotiate. These technologies, long deployed in industry and academic research, are now being adopted for educational use. We describe several systems that help human negotiators evaluate and learn from role‐play simulations as well as applications that help human instructors teach negotiators at the individual, team, and organizational levels. AI can enable the personalization of negotiation instruction, taking into consideration factors such as culture and bias. These tools will enable improvements not only in the teaching of negotiation, but also in teaching humans how to program and collaborate with technology‐based negotiation systems, including avatars and computer‐controlled negotiation agents. These advances will provide theoretical and practical insights, require serious consideration of ethical issues, and revolutionize the way we practice and teach negotiation.
“…Ancak, alan yazın taramasında ulusal düzeyde öğretmenlerin sanal sınıf yönetimi yeterliğini belirlemeye yönelik bir ölçme aracına rastlanmamıştır. Uluslararası alanda da bu konuda yeterli düzeyde araştırma ve ölçme aracının olmadığı, sınırlı sayıdaki bazı araştırmaların (Asim vd., 2020;Beluce & Oliveira, 2016;Martin, 2019;McGarr, 2020;Milliken, 2019) ise kuramsal nitelikte veya konunun farklı yönlerine odaklandığı görülmektedir. Son zamanlarda oldukça gündemde olan ve gelecekte de eğitim öğretim uygulamalarının sanal ortamda gerçekleştirileceğine yönelik öngörüler, öğretmenlerin sanal sınıf yönetimi yeterliğini belirlemeye yönelik bir ölçme aracı geliştirilmesinin gerekli ve önemli bir konu olduğunu göstermektedir.…”
Bu araştırmanın amacı, öğretmenlerin sanal sınıf yönetimi yeterliğini ölçebilecek bir ölçek geliştirmektir. Genel tarama modelinde yürütülen ölçekleme temelli bu araştırma, öğretmenlerin sanal sınıf yönetimi yeterliği ölçeğinin yapı geçerliğini ve iç tutarlılığını tespit etmeyi amaçlamaktadır. Araştırmanın evrenini, 2020-2021 eğitim öğretim yılında Kırklareli ili merkez ve ilçelerinde görev yapan öğretmenler oluşturmaktadır. Araştırmanın örneklemi, açımlayıcı faktör için 329 öğretmenden, doğrulayıcı faktör için 322 öğretmenden oluşmaktadır. Taslak ölçek 5'li likert tipinde ve 25 maddeden oluşmuştur. Açımlayıcı faktör analizi sonucunda ölçeğin 3 faktör ve 24 maddeden oluştuğu tespit edilmiştir. Madde içerikleri incelendikten sonra birinci alt ölçeğe "öğrencilerle ilişkiler", ikinci alt ölçeğe "sanal sınıf içi etkinlikler" ve üçüncü alt ölçeğe "sanal sınıf yönetimi" adı verilmiştir. Test sonucunda "t" değerleri istatistiksel açıdan ,001 düzeyinde anlamlı olduğu için tüm maddelerin ayırdedici oldukları anlaşılmıştır. Ölçeğin güvenirliği, Cronbach Alfa (α) Katsayısı, Spearman-Brown Katsayısı ve Guttman Katsayısı ile yapılan güvenirlik analizleri sonucunda belirlenmiştir. Doğrulayıcı faktör analizi sonucuna göre, bütün maddeler ilgili faktörler altında anlamlıdır. Bu sonuçlar, Öğretmenlerin Sanal Sınıf Yönetimi Yeterliği Ölçeği'nin geçerli ve güvenilir bir ölçek olduğunu göstermektedir. Ölçek, öğretmenlerin sanal sınıf yönetimi yeterlik düzeylerini belirlemek için ulusal ve uluslararası düzeyde bütün öğretim kademelerinde kullanılabilir. Öğretmenlerin sanal sınıf yönetimi yeterlikleri, nitel araştırma yöntemleri kullanılarak daha derinlemesine araştırılabilir.
“…The current condition of the Covid-19 pandemic has changed learning environments that place more emphasis on distance learning or online method. It urges teachers to improve their technological skills in learning and learning media making [1]. Virtual laboratory (VL) learning is one of the main elements that is very influential in the current educational system [2] and getting more popular as a form of high-tech application in the learning process [3].…”
This research aims at analysing the effect of the Virtual Laboratory (VL) to improve science literacy and problemsolving skills among junior high school students. This research employed a Quasi-experiment with Nonequivalent Control Group Design. The population in this research was the seventh-grade students of junior high school in the Special Region of Yogyakarta in the academic year of 2019/2020. The sample was selected through a cluster random sampling technique and taken the control and the experimental class comprehensively from three school clusters (high, medium, and low) in each district/ city. The data analysis technique used the N-Gain analysis, prerequisite test, and hypothesis testing consisting of MANOVA and effect size. Based on the MANOVA test, it was found that there was a difference in the escalation of students' scientific literacy and problem-solving skills between the control and the experimental class. Meanwhile, based on the calculation of the effect size, it was found that the effect of the Virtual Laboratory was quite high (effect size = 0.897) on the increase in scientific literacy and high effect (effect size = 1.027) on the increase of problem-solving skills, respectively, among junior high school students.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.