核心概念
文章分析比較了現有的教師數位成熟度模型,並提出了一個名為 MUME 的統一模型,旨在更全面地描述教師數位成熟度,並探討了開發相應診斷工具的可能性。
摘要
文章類型
這篇文章是一篇研究論文,發表於 Sticef 期刊,探討如何結合現有的教師數位成熟度模型,以設計出更全面的診斷工具和方法。
研究目標
- 探討如何整合現有的教師數位成熟度模型,以創建一個統一的模型。
- 設計一種診斷方法來評估教師的數位成熟度。
方法
- 通過文獻回顧,確定了 11 個適用於義務教育領域的模型。
- 分析了這些模型及其組成維度如何影響成熟度級別的確定。
- 基於分析結果,提出了 MUME 模型,並描述了旨在設計診斷方法的研究的初步結果。
主要發現
- 現有模型對數位成熟度的考慮存在差異,且大多數模型側重於與創新型教師相關的最新成熟度級別,而忽略了數位技能較低的教師群體。
- 大多數模型缺乏對教師數位成熟度進行全面評估的考慮。
主要結論
- 需要一個更全面的教師數位成熟度模型,以解決現有模型的局限性。
- MUME 模型旨在通過整合現有模型的優勢,並解決其局限性,為教師數位成熟度提供更全面的評估框架。
MUME 模型
- 整合了 TPACK、ICTE-MM、DigCompEdu 和 ICAP 四個模型的優勢。
- 包含三個主要領域:教師、管理員和基礎設施。
- 教師領域分為四個子領域:專業參與、數位資源、教學和評估、學生。
- 採用六個成熟度級別:先驅者、領導者、專家、探索者、新手和非使用者。
診斷工具開發
- 比較分析了 ICAP-TS、TPACK.x 和 SELFIE 三種評估工具。
- 基於分析結果,開發了一個新的問卷,用於測量 MUME 模型中的成熟度級別。
- 新問卷包括三個部分:個人特徵、數位使用和數位技能。
未來研究方向
- 驗證 MUME 模型的有效性和可靠性。
- 開發基於 MUME 模型的診斷工具和培訓項目。
- 探討 MUME 模型在不同教育環境中的適用性。
統計資料
研究分析了 11 個適用於義務教育領域的教師數位成熟度模型。
新開發的問卷包含 15 道題目,分為三個部分。
初步評估的樣本包括 143 名參與者,其中 86 名為小學教師,18 名為中學教師。
引述
“這些模型傾向於排除那些不是數位使用者或數位使用水平較低的教師,而這些教師在法國的環境中是存在的。”
“我們的研究目標是,在文獻回顧的基礎上,對不同的成熟度模型進行分析,並提出一個具有整體維度的統一版本。”