Recibido:2022/10/24; Revisado:2022/11/02; Aceptado:2023/02/25; Preprint:2023/04/14; Publicado:2023/05/01
Cómo citar este artículo:
Peguera-Carré,
M.C., Curto-Reverte, A., Coiduras-Rodríquez, J.,
& Aguilar-Camaño, D. (2023). Videoanálisis de
indagaciones científicas en la formación inicial docente: identificación de T-patterns [Video analysis of scientific inquiry
in preservice teacher education: T-patterns identification]. Pixel-Bit. Revista de
Medios y Educación, 67, 123-153. https://doi.org/10.12795/pixelbit.96894
RESUMEN
La observación en la
formación inicial de docentes se ha visto favorecida con la proliferación de herramientas
digitales para el análisis de la actuación en el aula, junto a las prestaciones
introducidas en el software para tratamientos más complejos de los datos. La
literatura refiere la eficacia de las prácticas de videoanálisis
en la transmisión y adquisición del conocimiento pedagógico. En este estudio pre-experimental se presentan los resultados de un proceso
formativo basado en la observación y análisis de secuencias videográficas sobre
indagación científica y su enseñanza en educación primaria. Los registros
audiovisuales de treinta estudiantes del grado de educación primaria
conduciendo sesiones de ciencias experimentales, antes y después del proceso
formativo, muestran en el análisis estadístico y en los T-patterns
una mejora en la apropiación de modelos didácticos basados en la indagación.
Los docentes en formación inicial transitan desde una primera actuación basada
en demostraciones científicas guiadas a una intervención posterior estructurada
bajo planteamientos característicos de la práctica de investigación, con una
mayor diversidad y movilización de las habilidades científicas acompañadas de
ayudas pedagógicas.
ABSTRACT
Observation practices in
initial teacher training has been favoured by the
proliferation of digital tools for the analysis of classroom performance and
the latest developments in software for new and more complex data processing.
The literature refers to the effectiveness of video analysis practices in the
transmission and acquisition of pedagogical knowledge in higher education. This
pre-experimental study presents the results of a training process based on the
observation and analysis of video sequences about scientific inquiry and its
teaching in primary education. The audiovisual recordings, before and after the
training process, of thirty preservice primary education teachers conducting
experimental science lectures show, in the statistical studies and in the
T-patterns performed, an improvement in the appropriation of didactic models
based on inquiry. The preservice teachers progress from initial performances
based on guided scientific demonstrations to later interventions that show a
more inquiry-based approach where a greater diversity and mobilisation
of scientific skills accompanied by pedagogical aids have been identified.
PALABRAS CLAVES· KEYWORDS
Formación preparatoria de
docentes, observación, grabación en vídeo, proceso de enseñanza, estrategias en
la investigación.
Preservice teacher education, observation, video
recordings, instruction, research strategies
1. Introducción
El presente estudio expone cómo
la observación de eventos docentes facilita la transferencia teoría-práctica y
la transmisión de conocimiento pedagógico en la formación inicial de maestros
(Zaragoza et al., 2021). Estas observaciones se han visto favorecidas por el
vídeo, en línea con su uso creciente en la educación formal (Alpert & Hodkinson, 2019; Pattier & Ferreira, 2022). El material audiovisual
permite el acceso a situaciones reales de aula para la selección de fragmentos
de actuaciones docentes de referencia. El análisis de los eventos relevantes
permite a los Docentes en Formación Inicial (DFI) construir conocimiento
específico de una disciplina, promover la reflexión y participar más efectiva y
creativamente en su actividad práctica (Gaudin & Chaliès, 2015; Richards et al., 2021). Sherin
et al. (2011) y Goodwin (1994) afirman que el videoanálisis
permite atender selectivamente a eventos relevantes en el aula para identificar
e interpretar los acontecimientos observados y relacionarlos con conceptos y
teorías. Colomo-Magaña et al. (2020) subrayan que combinar estas prácticas de
observación con recursos audiovisuales ayuda a dinamizar una formación dirigida
a una generación, asiduamente, prosumidora en el entorno sociopersonal.
Además, el uso del vídeo aporta flexibilidad y fomenta la autonomía y la
autorregulación de los DFI durante su proceso de aprendizaje.
Esta investigación se sitúa
en el ámbito de las ciencias experimentales y, concretamente, en el uso del videoanálisis para promover prácticas de indagación
científica en DFI de educación primaria.
1.1. Desarrollo de prácticas
indagadoras en educación primaria
Las políticas educativas
internacionales remarcan la importancia de implementar metodologías de
aprendizaje basadas en la indagación en la enseñanza de las ciencias experimentales
(National Research Council,
2012; Pedaste et al., 2015). Esta metodología se
puede entender como la transposición didáctica de la investigación y consiste
en la capacidad para planificar y realizar diseños experimentales que permitan
a los discentes responder preguntas y solucionar problemas (Harlen,
2013).
En primer lugar, la
indagación implica desarrollar un conjunto de habilidades científicas, que se entienden como las actividades que
reflejan tareas reales que realizan los científicos. Estas implican la
capacidad de aplicar reglas o principios sobre el diseño y la ejecución de una
investigación científica (Harlen & Qualter, 2009). Durmaz y Mutlu (2016), Özgelen (2012) y Rönnebeck et al. (2016), en una propuesta de síntesis,
enumeran y definen las siguientes habilidades
científicas de un proceso indagador: observar, cuestionar, hipotetizar,
diseñar una investigación bajo el control de variables, interpretar y
comunicar.
En segundo lugar, como en
todo proceso de enseñanza, la implementación de las diferentes habilidades
científicas en el aula también conlleva el acompañamiento de unas acciones o
ayudas mediante las cuales el docente interactúa con el alumnado para facilitar
su aprendizaje (Tharp & Gallimore, 1989). El
presente estudio se centra en la concreción que realizan van de Pol et al.
(2010; 2011) del tipo de ayudas
pedagógicas que pueden implementarse en el aula de ciencias: preguntas, feedback, pistas, instrucciones, explicaciones, modelado
verbal o no verbal del proceso u otras comunicaciones aclaratorias.
Sin embargo, en nuestro
contexto inmediato la indagación sigue siendo una metodología escasamente
implementada en comparación con otras actividades más tradicionales.
García-Carmona et al., (2017) ya discuten la necesidad de impulsar estrategias
formativas en la formación de los futuros docentes de educación primaria para
promover dicha metodología. Introducir las diferentes habilidades científicas
en la formación inicial puede ayudar a los DFI con poca experiencia indagadora
a iniciarse en el desarrollo de procesos investigadores. Diferentes estudios
destacan la importancia de dichas habilidades puesto que facilitan la
estructuración de una tarea indagadora al dividirla en subtareas más manejables
(Durmaz & Mutlu, 2016; Lazonder & Egberink, 2014).
1.2. El videoanálisis
para promover la indagación científica en los DFI
Atendiendo a las
aportaciones publicadas hasta el momento en otras disciplinas (Alles et al.,
2019), el videoanálisis de eventos docentes puede dar
respuesta a las necesidades formativas que presentan los DFI. En esta línea, se
atisban sus potencialidades para el análisis didáctico y la reflexión sobre
actividades de enseñanza y aprendizaje de las ciencias (Chan et al., 2020; Criswell et al., 2022; Luna, 2018; Roth et al., 2019; Zummo et al., 2021). Por ejemplo, los programas de
formación de desarrollo profesional basados en vídeos, como el de Science Teachers Learning From Lesson
Analysis (STeLLA), destacan
cómo la observación de episodios de enseñanza ejemplares fomenta el desarrollo
profesional en el periodo de formación inicial. Específicamente, se constatan
mejoras en el conocimiento de los DFI sobre los contenidos científicos que se
presentan en estos vídeos, sobre la pedagogía necesaria para implementarlos en
la práctica y cómo este conocimiento repercute positivamente en el aprendizaje
del alumnado de educación primaria (Roth et al., 2019). En una línea similar,
McDonald et al. (2019) describen el desarrollo de un seminario en el que los
DFI participan en la identificación y argumentación de aspectos clave de la
indagación científica a través del análisis de representaciones de prácticas
docentes. Esta formación ayuda a promover la visión profesional de los DFI, su
capacidad de reflexión y el conocimiento sobre la metodología de indagación.
Vogt y Schmiemann (2020) también destacan las
dificultades que los DFI presentan para implementar actividades indagadoras en
el aula y, por ello, cómo el videoanálisis beneficia
el proceso de enseñanza-aprendizaje de dicha metodología sin la presión de
actuar.
En síntesis, el videoanálisis se ha empleado eficazmente para promover la
reflexión y fomentar el conocimiento sobre la metodología de enseñanza-aprendizaje
de las ciencias a través de la indagación. Aunque se ha especulado sobre las
posibilidades y beneficios del videoanálisis en la
práctica docente, no se dispone de literatura que proporcione evidencia sobre
su eficacia formativa en la implementación de las habilidades científicas en el
aula de educación primaria.
Este estudio presenta un
proceso formativo centrado en el videoanálisis y su
impacto en la práctica docente de indagación científica de los DFI. Para ello,
se plantean dos preguntas de investigación:
1. ¿Qué habilidades científicas y ayudas
pedagógicas identifican los DFI en el videoanálisis
de una práctica educativa de referencia sobre indagación?
2. ¿Qué habilidades científicas y ayudas
pedagógicas movilizan los DFI en una clase de indagación en el aula escolar
antes y después del proceso formativo centrado en el videoanálisis?
2.
Metodología
2.1. Participantes
En este estudio pre-experimental la muestra no aleatoria se conformó por 51
DFI (76.5% mujeres; edad media entre 20 y 22 años) de una universidad del
noreste de España. Los DFI cumplían los siguientes criterios de selección: (1)
estar matriculados en el curso 2019-2020, (2) ser estudiantes de tercer año del
Grado de Educación Primaria y, (3) realizar el grado en modalidad dual. Cabe
especificar que los DFI en modalidad dual realizan, de 1º a 4º curso del grado,
el 40% de las horas totales de formación presencial en las escuelas. En
concreto, los DFI que conformaron la muestra asistían a escuelas urbanas
ubicadas en contextos socioeconómicos desfavorecidos.
Con la irrupción de la
pandemia COVID-19 y el cierre de los centros educativos algunos estudiantes no
realizaron la entrega del segundo registro audiovisual, lo que supuso una
reducción de la muestra a 30 participantes. Por lo tanto, solo se incluyeron
los DFI que completaron las distintas evidencias planteadas en el diseño de la
investigación: los registros audiovisuales en las escuelas y la tarea de videoanálisis en la universidad.
2.2. Proceso formativo de
los DFI
El proceso formativo se
estructura en 4 fases (Figura 1):
1. Intervención
1. Antes de la formación, los DFI
desarrollaron una intervención del ámbito científico en la escuela donde
realizaban sus prácticas. Esta práctica se grabó en vídeo y se entregó como el
Registro Audiovisual 1 (RA1).
2. Introducción. Los DFI participaron en una formación
sobre la didáctica de la indagación en la asignatura “Aprendizaje de las Ciencias
Experimentales”. Primero, se introdujo a los DFI las características generales
de las habilidades científicas y su implementación mediante el uso de ayudas
pedagógicas. A continuación, se presentó la tarea de videoanálisis
a los DFI, introduciendo las pautas de observación y análisis, así como la
plataforma CoAnnotation.com donde realizar dicha actividad (Cebrián-Robles,
2022).
Los
DFI analizaron un conjunto de nueve clips, de una duración de entre dos y cinco
minutos, seleccionados de una sesión grabada en vídeo del museo de ciencias Exploratorium (2021) en el que se muestra una indagación
científica de referencia realizada en una aula de
educación primaria por una maestra experta. Tres expertos investigadores en
didáctica de las ciencias y en didáctica y organización escolar (Coiduras et al., 2020; Peguera-Carré et al., 2021; Solé-Llussà et al., 2020), acordaron la selección de los clips,
considerando los principios heurísticos sobre el uso del vídeo en la enseñanza
de los DFI (Blomberg et al., 2013). Los nueve clips seleccionados fueron
evaluados como representativos de un proceso de indagación, mostrando la
implementación de las diferentes habilidades científicas acompañadas de las
ayudas pedagógicas. Se añadieron subtítulos en español al vídeo para evitar las
posibles dificultades para analizar adecuadamente su contenido.
3. Tarea
de videoanálisis (C1). Los DFI realizaron el videoanálisis en línea con la plataforma CoAnnotation.com.
Teniendo a Goodwin (1994, 2015) y Sherin y van Es
(2005) como referentes, se pidió a los DFI que: a) vieran el clip, b) se
fijaran en el inicio y el final de una secuencia (unidad de análisis) en la que
habrían de identificar una habilidad científica y/o ayuda pedagógica que la
docente implementaba, c) codificaran estas unidades con la habilidad (Durmaz & Mutlu, 2016; Özgelen, 2012; Rönnebeck et al.,
2016) y/o la ayuda identificada (van de Pol et al., 2011), d) interpretaran y
argumentaran las habilidades y ayudas advertidas (McDonald et al., 2019).
Posteriormente se re-visualizaron los vídeos en el
aula universitaria para comentar conjuntamente con la
docente universitaria las identificaciones e interpretaciones de las
habilidades científicas y las ayudas pedagógicas.
4. Intervención
2. Los DFI realizaron una nueva intervención
de indagación científica en la escuela durante sus prácticas, la grabaron en
vídeo y la entregaron como Registro Audiovisual 2 (RA2).
Figura 1
Relación
entre el proceso formativo, la recogida y el análisis de los datos.
2.3. Recogida y tratamiento
de la información
Se utilizó la metodología observacional
para analizar la conducta y eventos espontáneos (Anguera et al., 2020) en la
práctica docente mediante un instrumento bidimensional que incluye las
habilidades científicas (Durmaz & Mutlu, 2016; Özgelen, 2012; Rönnebeck et al., 2016) y las ayudas pedagógicas (van de
Pol et al., 2011).
2.3.1. Comparación de la tarea de videoanálisis de los estudiantes con la codificación de los
expertos
Tres expertos analizaron
inicialmente los nueve clips seleccionados (fase 2 del proceso formativo).
Primero, segmentaron los clips en unidades de análisis según los siguientes
criterios: (1) en cada unidad se representaba al menos una habilidad científica
y/o una ayuda pedagógica, y (2) cada unidad seguía una misma línea de lógica y
significado (Krippendorf, 2019). Por ejemplo, dos o
más unidades consecutivas podían incluir la misma habilidad científica, y aun
así no podían ser unificadas, ya que cada una tenía su propio significado. A
continuación, los expertos codificaron las habilidades científicas y las ayudas
pedagógicas expuestas en cada unidad de análisis. Tras un proceso iterativo se
obtuvo un kappa de Cohen de .87 entre los tres
expertos (Cohen, 1960). Se realizó una última iteración con el fin de alcanzar
un consenso total.
Para dar respuesta a la
primera pregunta de investigación se realizó una comparación midiendo la
frecuencia de acuerdo entre los resultados de la observación de los DFI durante
su tarea de videoanálisis (C1) y el análisis de los
expertos (C2).
2.3.2. Análisis de los registros
audiovisuales 1 y 2
Con el consentimiento
informado y los derechos de imagen de los estudiantes universitarios, de las
escuelas y del alumnado escolar, los DFI fueron grabados en vídeo mientras
desarrollaban sus sesiones de ciencias indagadoras en el aula escolar antes y
después de participar en el proceso formativo (Figura 1). Los 30 DFI incluidos
en la muestra cumplieron los criterios de inclusión específicos: a)
participación en todo el proceso formativo, b) entrega del registro audiovisual
1 y 2, c) condiciones técnicas suficientes de imagen y sonido para la
identificación correcta de la conducta docente en RA1 y RA2, d) incorporación
de una o más habilidades científicas y ayudas pedagógicas en las entregas de
vídeos mencionadas.
El análisis de los registros
audiovisuales se realizó mediante un diseño observacional (Anguera et al.,
2011): a) nomotético, al observar las
intervenciones de 30 DFI considerándolos como una individualidad; b) dinámico, al hacer un seguimiento
analizando una intervención indagadora inicial (RA1) y otra final (RA2); y c) multidimensional, por proponer el
análisis de dos dimensiones relevantes en las intervenciones, habilidades
científicas y ayudas pedagógicas, reflejadas en una multiplicidad de
categorías. La codificación de RA1 y RA2 se llevó a cabo con el software libre
LINCE PLUS (Soto et al., 2021), que permitió introducir de forma integrada y
sincrónica en la pantalla del ordenador: a) las dimensiones y categorías del
instrumento de observación, b) los registros audiovisuales de las intervenciones,
y c) los resultados de la codificación. Este software también permite verificar
el control de calidad del dato basado en la concordancia interobservador
(Kappa).
Después de obtener las
imágenes de las intervenciones se procedió al entrenamiento de los expertos y a
la obtención del coeficiente de concordancia Kappa de Cohen (Cohen, 1960). En
todas las categorías del sistema los expertos alcanzaron unos valores de
fiabilidad interobservador de .82 para las
habilidades científicas y del .86 para las ayudas pedagógicas. Se realizó una
última fase de entrenamiento con el fin de discutir los desacuerdos y alcanzar
un consenso. Posteriormente se analizaron los 60 vídeos de los DFI.
Finalmente, atendiendo a la
segunda pregunta de investigación se analizó la distribución de las habilidades
científicas y las ayudas pedagógicas identificadas en Microsoft Excel 16.16.2
para obtener una imagen inicial de las tendencias de los datos. A continuación,
se realizó un análisis para identificar patrones temporales entre las acciones
de los DFI en RA1 y RA2. Magnusson (2000) señaló que el método de análisis de
T-patterns se basa en el supuesto que los
comportamientos humanos complejos tienen una estructura temporal que no puede
detectarse completamente con la observación u otra lógica estadística
cuantitativa. Así, este tipo de análisis se centra en medidas repetidas e
intensivas para detectar patrones de comportamiento recurrentes sincrónicos y
secuenciales (Magnusson, 2000; Moskowitz et al.,
2009). Los T-patterns son secuencias de eventos
caracterizados por restricciones estadísticamente significativas dentro de una
ventana de tiempo (intervalo crítico). Mediante la detección de estos patrones
temporales se pueden identificar analogías estructurales a través de diferentes
niveles de organización, hecho que representa un cambio importante del análisis
cuantitativo al estructural (Santoyo et al., 2020). El análisis de T-patterns se llevó a cabo en THEME v.6 y, en este estudio,
se aplicaron los siguientes filtros: a) frecuencia de ocurrencia igual o
superior a 3; b) nivel de significación de < .005, y c) ajuste de reducción
de redundancia del 90% para ocurrencias de patrones similares.
3. Análisis y resultados
Respecto a la primera
pregunta de investigación se compara el videoanálisis
realizado por los expertos (C1) con el de los DFI (C2). La Tabla 1 muestra la
frecuencia de acuerdo (f) que indica
el porcentaje de DFI que coinciden con los expertos en la codificación de las
habilidades científicas y de las ayudas pedagógicas. La concordancia solamente
se consideró cuando la codificación de los DFI y de los expertos coincidía en
al menos un 80% de la unidad de análisis. En la comparación de C1 y C2 se
observa:
En cuanto a las habilidades científicas, una mayor
coincidencia en las identificaciones de los DFI de: a) Comunicar, con valores del 90% al 97% de acuerdo; b) Interpretar, con frecuencias alrededor
del 70%; c) Planificar y Experimentar,
con valores mayoritariamente superiores al 50%.
En las ayudas pedagógicas se
observa una gran coincidencia en todas ellas, destacando: a) las Preguntas y las Instrucciones, con
frecuencias de hasta el 100% de acuerdo; b) el Feedback, con frecuencias de hasta el 97%; c) las Pistas, con valores igual o superiores al 70%.
Tabla 1
Acuerdo
de la codificación de los DFI con los expertos en el videoanálisis.
Observar: OBS
/Pregunta de investigación: PRI /Predicciones: PDC /Hipótesis: HIP /Planificar
y experimentar: PLA /Interpretar: INT /Comunicar: COM /Feedback:
FDB /Pistas: PST /Instrucciones: INS /Explicaciones: EXP/ Modelos: MOD
/Preguntas: PRE /Otras: OTR
Con relación a la segunda
pregunta de investigación, la Tabla 2 presenta una comparación de la frecuencia
con la que los DFI implementan unas y otras en sus intervenciones en el aula
antes (RA1) y después (RA2) de la formación recibida (Figura 1). La Tabla 2
muestra la frecuencia relativa las habilidades científicas y ayudas pedagógicas
identificadas en RA1 y RA2 con respecto al número total de unidades de análisis
detectadas, siendo estas n(RA1)=3512 y n(RA2)=3009.
El cambio existente entre RA1 y RA2 evidencia un incremento en la frecuencia de
implementación de las habilidades científicas y una frecuencia similar en el
uso de las ayudas pedagógicas.
Tabla 2
Estadística
descriptiva de habilidades científicas y ayudas pedagógicas
Habilidad científica |
f relativa
(%) |
|
Ayuda
pedagógica |
f relativa
(%) |
||
RA1 |
RA2 |
|
RA1 |
RA2 |
||
Observar |
2.8 |
9.4 |
Feedback |
13.3 |
16.1 |
|
Pregunta
de investigación |
1.5 |
5 |
Pistas |
4.3 |
4.6 |
|
Predicciones |
1.7 |
9.1 |
Instrucciones |
13.3 |
12.2 |
|
Hipótesis |
.9 |
6 |
Explicaciones |
8.5 |
7.5 |
|
Planificar
y experimentar |
16.1 |
19.9 |
Modelos |
1.8 |
2.2 |
|
Interpretar |
.7 |
6.8 |
Preguntas |
41.3 |
39.1 |
|
Comunicar |
1 |
3.7 |
Otras |
3.9 |
3.4 |
También se estudia la
aparición simultánea de habilidades científicas junto a ayudas pedagógicas. En
la Tabla 3 se presenta la frecuencia relativa de dichos eventos simultáneos,
puesto que esta frecuencia permite comparar dos sucesos con valores distintos,
como son las unidades de análisis totales en RA1 y RA2. Se destacan con
sombreado gris los eventos simultáneos con una frecuencia relativa igual o
superior al 1%, dado el elevado número de unidades de análisis en RA1 y RA2.
En la Figura 2 se presentan dendrogramas de T-patterns entre
habilidades científicas que implementan los DFI y ayudas pedagógicas con las
que las acompañan en RA1 y RA2. La figura ejemplifica secuencias de eventos
caracterizados por vínculos estadísticamente significativos entre la habilidad
científica implementada en el aula (en negrita en la figura) mediante la ayuda
pedagógica (en cursiva en la figura) dentro de un intervalo crítico determinado
(Magnusson, 2000).
Los eventos simultáneos
destacados en la Tabla 3 y los T-patterns de la Figura
2 muestran coherencia. En RA1 destaca la implementación de patrones simples y
repetitivos principalmente de las habilidades de Observación y Planificación y
Experimentación que acompañan con Instrucciones
y Preguntas. En cambio, las eventos
simultáneos y patrones de conducta aumentan en número y diversidad en RA2. Los
resultados constatan que las Preguntas
siguen siendo la ayuda pedagógica más utilizada por los DFI, aunque en RA2
acompaña a todas las habilidades científicas. Además, se observan diversos
eventos simultáneos que incluyen la Observación
acompañada de Feedback
y Explicaciones, la Planificación y Experimentación
acompañada de Feedback, Instrucciones, Explicaciones y Modelos, y la formulación de Hipótesis y Predicciones y la Interpretación
de los resultados acompañada de Feedback. En RA2, los patrones de conductas detectados
sugieren que la formulación de Hipótesis
y Predicciones va acompañada de la Pregunta de Investigación; esta conducta
predice la aparición de las habilidades de Observación,
Planificación y Experimentación e Interpretación.
Tabla 3
Frecuencia
relativa entre la aparición simultánea de habilidades científicas y ayudas
pedagógicas que los DFI implementan en sus prácticas indagadoras RA1 y RA2
f relativa
(%) |
Código |
Registro audiovisual |
Ayudas pedagógicas |
||||||
FDB |
PST |
INS |
EXP |
MOD |
PRE |
OTR |
|||
Habilidades científicas |
OBS |
RA1 |
.3 |
.1 |
.3 |
.3 |
.3 |
1.4 |
0 |
RA2 |
1.6 |
.3 |
.6 |
1 |
.4 |
4.9 |
.3 |
||
PRI |
RA1 |
0 |
.1 |
.3 |
0 |
0 |
.9 |
.2 |
|
RA2 |
.5 |
.3 |
.5 |
.5 |
0 |
3 |
.1 |
||
PDC |
RA1 |
0 |
0 |
.2 |
.1 |
0 |
1.1 |
0 |
|
RA2 |
1.4 |
.4 |
.7 |
.8 |
.2 |
5.5 |
.1 |
||
HIP |
RA1 |
.1 |
0 |
.1 |
.1 |
0 |
.5 |
0 |
|
RA2 |
1.9 |
.1 |
.4 |
.3 |
.2 |
3 |
.1 |
||
PLA |
RA1 |
1.6 |
.2 |
4.5 |
1.4 |
.4 |
5.2 |
.1 |
|
RA2 |
3.9 |
.5 |
6.4 |
1.8 |
1.1 |
5.3 |
.1 |
||
INT |
RA1 |
.1 |
.1 |
0 |
.1 |
0 |
.5 |
0 |
|
RA2 |
1.1 |
.6 |
.2 |
.8 |
.3 |
3.6 |
.1 |
||
COM |
RA1 |
.1 |
.1 |
.1 |
.1 |
.1 |
.5 |
.1 |
|
RA2 |
.5 |
.1 |
.3 |
.4 |
0 |
2.4 |
.1 |
Observar: OBS
/Pregunta de investigación: PRI /Predicciones: PDC /Hipótesis: HIP /Planificar
y experimentar: PLA /Interpretar: INT /Comunicar: COM /Feedback:
FDB /Pistas: PST /Instrucciones: INS /Explicaciones: EXP/ Modelos: MOD
/Preguntas: PRE /Otras: OTR
Figura 2
Dendrogramas de T-patterns entre
habilidades científicas y ayudas pedagógicas que los DFI implementan en la
escuela en RA1 y RA2.
4. Discusión
y conclusiones
La indagación científica todavía
presenta una incipiente implementación en el aula de educación primaria,
traduciéndose en un escenario con escasas oportunidades de experimentación para
los DFI (García‐Carmona
et al., 2017), además de su bajo conocimiento y dominio de las habilidades
científicas (Nilsson & Loughran, 2012). En este
estudio, los resultados muestran la eficacia del proceso formativo centrado en
el videoanálisis para compensar dichas
circunstancias. A continuación, se responde a las dos preguntas de
investigación planteadas.
Tras recibir una formación
teórica inicial, los DFI fueron capaces de identificar, de forma similar a los
expertos, tanto las distintas habilidades científicas características de un
proceso indagador como las ayudas pedagógicas en el videoanálisis
de una práctica docente de referencia. Con relación a estos resultados se
destacan los siguientes aspectos (Tabla 1): a) un gran acuerdo de los DFI con
los expertos especialmente destacado en la identificación de la Planificación y Experimentación, habilidad
científica también, con una mayor implementación en el RA1; b) una baja
implementación de las habilidades Pregunta
de Investigación e Interpretación
en RA1, que contrasta con una alta identificación de estas en el videoanálisis y una implementación más frecuente en RA2.
Estas identificaciones permiten afirmar que el proceso formativo centrado en el
videoanálisis ha facilitado la transferencia de la
teoría a la práctica de las habilidades científicas y las ayudas pedagógicas al
aula de educación primaria (García-Fernández & Benítez-Roca, 2000; Gaudin & Chaliès, 2015;
Richards et al., 2021). Probablemente, el uso de herramientas en línea de
observación en vídeo ha contribuido a la alta convergencia en las
identificaciones (Blikstad-Balas & Sørvik, 2015; Jewitt, 2012).
Dichas herramientas permiten reproducir, pausar y revisualizar
las secuencias, hecho que ha podido conllevar una mejor comprensión y
asimilación del conocimiento pedagógico asociado a la metodología de indagación
(Klette & Blikstad-Balas,
2018).
El estudio de las
intervenciones de los DFI en el aula, antes de la formación (RA1), permite
caracterizarlas como más cercanas a la demostración científica y a la
introducción de contenidos desde una perspectiva principalmente teórica (García‐Carmona et al., 2017; Solé-Llussà et al., 2018). Esto es congruente con los T-patterns obtenidos en RA1 en los que se observa la
repetición casi en exclusiva de las habilidades Observación y Planificación y
Experimentación (Figura 2). En RA2, destaca la transición de modelos más
tradicionales hacia la indagación incorporando las distintas habilidades
científicas. Se observan patrones de conductas de los DFI más complejos, con un
incremento notable en la frecuencia y diversidad de las diferentes habilidades
científicas (Tabla 2). Los T-patterns también
muestran que los DFI introducen secuencias indagadoras similares a las que han
observado en los vídeos analizados durante el proceso formativo, extrapolando
las acciones observadas de la maestra experta a su propia práctica docente.
Esto sugiere una función modelizante del vídeo
promoviendo la transferibilidad al aula escolar (Roth et al., 2019; Zaragoza et
al., 2021).
En cuanto al uso de las ayudas
pedagógicas no se observan cambios entre RA1 y RA2, lo que indica que estas se
siguen implementando en un número y diversidad similar. Sin embargo, en RA2,
las ayudas implementadas están mucho más asociadas al desarrollo de habilidades
científicas para favorecer la indagación. Destacan, especialmente, Preguntas y Feedback como las ayudas que
mayor simultaneidad presentan con el conjunto de habilidades científicas
implementadas (Tabla 3). Esto puede explicarse por su pertinencia al contenido
pedagógico general y no específico, así como por su utilidad en la promoción de
la participación desde la comunicación, y como medio para monitorizar la
comprensión del alumnado (van de Pol et al., 2011). Planificación y Experimentación es la habilidad más frecuente en
las intervenciones que los DFI realizan en el aula y en la que se implementan
una mayor diversidad de ayudas (Tabla 2 y Tabla 3). Por un lado, se trata de
una habilidad que requiere del alumnado escolar una importante carga cognitiva
y es posible que esto motive un uso más frecuente y diverso de las ayudas
pedagógicas por parte de los DFI (Kruit et al., 2018;
Rönnebeck et al., 2016). Por otro lado, esta
situación puede considerarse como ejemplo de la función modelizante
del vídeo de la maestra experta, en el que se observa la relevancia de la
planificación y la necesidad de acompañarla de un conjunto variado de ayudas
pedagógicas. De este hecho se deriva la trascendencia de proporcionar modelos
de referencia durante la formación inicial que recojan la integridad y la
complejidad de la actuación docente.
Entre las limitaciones de
este estudio señalamos la muestra reducida y su selección no probabilística,
dado que se centra en un grupo concreto de estudiantes en formación dual.
Además, en el escenario de pandemia, el cierre temporal de las escuelas
dificultó la recogida de datos disminuyendo los participantes y reduciendo la
posibilidad de generalización de resultados. Aun así, la investigación tiene
valor exploratorio y descriptivo como estudio observacional en la formación
sobre indagación científica de los DFI, considerando las escasas aportaciones
en este ámbito. En esta línea se plantea la necesidad de realizar una iteración
incorporando un grupo control para llegar a una comparación estadística del impacto
formativo del diseño. Así, como proponen Blomberg et al. (2013), en próximos
trabajos parece necesario una mayor diversidad de videos donde se representen
las distintas habilidades científicas, con una presencia suficiente para su
identificación y análisis a lo largo de las intervenciones. También se propone
el diseño y validación de instrumentos para el videoanálisis,
favoreciendo un mayor nivel de acuerdo de los observadores.
Finalmente, los resultados
de este estudio y las posibles líneas de continuidad pueden formar parte de la
respuesta a las necesidades formativas en la pedagogía de las ciencias que se
han reportado en la literatura y los informes internacionales.
5. Agradecimientos
Los autores agradecen a los
directores de los centros, a los maestros, a las familias y al alumnado, así
como a los maestros en formación inicial, su disposición a participar y las
autorizaciones para la recolección de los datos en las aulas.
6.
Financiación
Esta investigación se
realizó dentro del Grupo de Investigación Competencias, Tecnologías y Sociedad
en Educación (COMPETECS, 2021 SGR 01360). Los autores agradecen el apoyo
recibido de 2020 ARMIF 00019 de la Agència d’Ajuts per a la Rercerca i Universitats (AGAUR) y del Departament
d’Economia i Societat del Coneixement de Cataluña, así como la ayuda de la Universitat de Lleida en el Programa de Promoción de la
Investigación 2019. Además, este artículo de investigación ha recibido una beca
para su revisión lingüística del Instituto de la Lengua de la Universidad de Lleida
(convocatoria 2023).
Video analysis of scientific inquiry in preservice
teacher education: Identification of T-patterns
1. Introduction
The present study shows how the
observation of teaching events promotes theory-practice transfer and the
transmission of pedagogical knowledge in initial teacher training (Zaragoza et
al., 2021). These observations have been supported by video, in line with its
increasing use in formal education (Alpert & Hodkinson, 2019; Pattier & Ferreira, 2022). The audiovisual
material allows access to authentic classroom situations to select excerpts of
reference teaching actions. The analysis of relevant events enables Preservice
Teachers (PTs) to build discipline-specific knowledge, promote reflection, and
more effectively and engage creatively in their teaching practice (Gaudin &
Chaliès, 2015; Richards et al., 2021). Sherin et al.
(2011) and Goodwin (1994) claim that video analysis allows selectively
addressing relevant in-class events in order to
identify and argue the observed events and associate them with concepts and
theories. Colomo-Magaña et al. (2020) highlight that combining these
observation practices with audiovisual resources
helps to invigorate a training process for a generation that is a regular
prosumer in the socio-personal environment. Additionally, the use of video
provides flexibility and encourages the autonomy and self-regulation of the PTs
during their learning process.
This investigation is
conducted in the field of experimental sciences and, in
particular, in the use of video analysis to promote scientific inquiry
practices among primary school PTs.
1.1. The development of
scientific inquiry practices in primary education
International education
standards emphasise the importance of implementing inquiry-based learning
methodologies in experimental sciences education (National Research Council,
2012; Pedaste et al., 2015). This methodology can be
understood as the instructional transposition of research
and it consists of the ability to plan and carry out experimental designs that
enable learners to answer questions and solve problems (Harlen, 2013).
Firstly, inquiry implies
developing a set of science process
skills, which are understood as activities that reflect real tasks
performed by scientists. These involve the ability to apply rules or principles
in the design and execution of a scientific investigation (Harlen &
Qualter, 2009). Durmaz and Mutlu (2016), Özgelen
(2012) and Rönnebeck et al. (2016), in a summary
proposal, list and define the following science
process skills of an inquiry process: observing, questioning,
hypothesising, designing an investigation with control variables, interpreting and communicating.
Secondly, as in any teaching
process, the deployment of the different scientific skills in the classroom
also entails the presence of some actions or scaffolds by means of which the
teacher interacts with the pupils to facilitate their learning (Tharp & Gallimore,
1989). The present study focuses on the categorisation provided by van de Pol
et al. (2010; 2011) of the type of scaffolds that can be used in a science
classroom: questions, feedback, hints, instructions, explanations, verbal or
non-verbal models of the process or other explanatory communications.
However, within our immediate
context, inquiry is still a scarcely implemented methodology in comparison with
other, more traditional activities. García-Carmona et al. (2017) discussed the
need to promote educational strategies in the training of prospective primary
school teachers to encourage this methodology. Introducing different science
process skills to initial training could help PTs with limited inquiry
experience to start developing inquiry processes. Different studies highlight
the importance of these skills as they support the organisation of an inquiry
task by splitting it into more manageable sub-tasks (Durmaz & Mutlu, 2016, Lazonder & Egberink, 2014).
1.2. Video analysis to promote
scientific inquiry in PTs
Considering the contributions
published to date in other disciplines (Alles et al., 2019), video analysis of
teaching events can address PTs' training needs.
Thus, its potential for instructional analysis and reflection on science
teaching and learning activities can be envisaged (Chan et al., 2020; Criswell
et al., 2022; Luna, 2018; Roth et al., 2019; Zummo et al., 2021). For example,
video-based professional development training programmes, such as Science
Teachers Learning From Lesson Analysis (STeLLA), highlight how the observation of exemplary
teaching episodes promotes professional development in initial teacher
education. More specifically, an improvement is noted in PTs'
knowledge of the scientific content provided in these videos, the pedagogy
needed to implement it in practice, and how this knowledge has a positive
impact on primary education pupils' learning (Roth et al., 2019). Similarly,
McDonald et al. (2019) describe the development of a seminar in which PTs
participate in the identification and argumentation of key aspects of
scientific inquiry through the analysis of representations of teaching
practices. This training helps to promote PTs'
professional vision, their reflective capacity and
their knowledge of the inquiry methodology. Vogt and Schmiemann
(2020) also highlight the difficulties that PTs have in conducting scientific
inquiry activities in the classroom and, therefore, how video analysis benefits
the teaching-learning process of such a methodology without the pressure to act.
In summary, video analysis has
been effectively used to promote reflection and foster knowledge about the
scientific inquiry teaching-learning methodology. Although there has been
speculation about the possibilities and benefits of video analysis for teaching
practice, there is no evidence in the literature of its formative effectiveness
in the implementation of science process skills in the primary school
classroom.
This study introduces a
training process centred on video analysis and its impact on PTs' scientific inquiry teaching practices. With this
purpose, two research questions are posed:
1.
What science process skills
and scaffolds do PTs identify in the video analysis of an educational reference
practice on scientific inquiry?
2.
What science process skills
and scaffolds do PTs use in an inquiry lesson in a school classroom before and
after the training process centred on video analysis?
2. Methodology
2.1. Participants
In this pre-experimental
study, the non-randomised sample included 51 PTs (76.5% female; mean age
between 20 and 22 years) from a university located in the northeast of Spain.
The PTs met the following selection criteria: (1) be enrolled in the 2019-2020
academic year, (2) be third-year students of the Primary Education Degree, and
(3) follow the degree programme in a dual-system. It should be specified that
from the 1st to the 4th year of the degree, the PTs in dual training perform
40% of the total hours of face-to-face training in schools. Specifically,
during the training process the PTs of the sample attended urban schools
located in disadvantaged socio-economic contexts.
With the outbreak of the COVID-19
pandemic and the closure of educational centres, some of the students did not
submit the second audiovisual recording, which meant
a reduction of the sample to 30 participants. Therefore, only the PTs that
completed the different pieces of evidence proposed in the research design were
included. The evidence consisted of the audiovisual
recordings performed at schools and the video analysis task at the university.
2.2. PTs’
training process
The training process is
organised in 4 stages (Figure 1):
1.
Intervention 1. Before the training, the PTs
carried out a scientific intervention in the school where they were doing their
internships. This was recorded on video and delivered as Audiovisual
Recording 1 (RA1).
2. Introduction. The PTs attended a training process on
inquiry instruction within the subject "Experimental Science
Learning". First, the PTs were introduced to the general characteristics
of science process skills and their use with scaffolds. Then, the video
analysis task was explained to the PTs, introducing the observation and
analysis guidelines, as well as the CoAnnotation.com platform where this
activity was performed (Cebrián-Robles, 2022).
The PTs analysed a set of nine clips of
between two and five minutes in duration, selected from a video-recorded
session of the Exploratorium science museum (2021). This lecture was managed by
an expert teacher in an elementary school classroom, showing an exemplary
scientific inquiry. Three expert researchers in science learning and school
instruction and organisation (Coiduras et al., 2020; Peguera-Carré et al., 2021; Solé-Llussà
et al., 2020), agreed on the selection of these clips, considering the
heuristic principles for the use of videos in the PTs'
training (Blomberg et al., 2013). The nine selected clips were evaluated as
being representative of an inquiry process, showing the implementation of the
different science process skills together with the scaffolds. Spanish subtitles
were added to the video to avoid possible limitations in properly analysing the
content.
3.
Video analysis task (C1). The PTs performed the
online video analysis using the CoAnnotation.com platform. Taking Goodwin
(1994, 2015) and Sherin and van Es (2005) as referents, the PTs were asked to:
a) watch the clip, b) look at the beginning and end of a sequence (unit of
analysis) in which they should identify a science process skill and/or a
scaffolding means implemented by the teacher, c) code these units with the
skill (Durmaz & Mutlu, 2016; Özgelen, 2012; Rönnebeck et al., 2016) and/or the scaffolding means (van
de Pol et al., 2011), d) interpret and argue the skills and scaffolds coded
(McDonald et al., 2019). Afterwards, the videos were re-visualised in the
university classroom to discuss together with the university lecturer the identification
and argumentation of the science process skills and the scaffolding means.
4.
Intervention 2. The PTs conducted a new
scientific inquiry intervention at the school during their internship, recorded
it on video and submitted it as Audiovisual Recording
2 (RA2).
Figure 1
Links between the training
process and data collection and analysis
2.3. Data collection and
analysis
An observational methodology
was used to analyse behaviour and spontaneous events (Anguera et al., 2020) in
teaching practice using a two-dimensional instrument which includes the science
process skills (Durmaz & Mutlu, 2016; Özgelen,
2012; Rönnebeck et al., 2016) and the scaffolding
means (van de Pol et al., 2011).
2.3.1. Comparison of the students' video analysis task with the experts'
coding
Three experts initially
analysed the nine selected clips (stage 2 of the training process). First, they
divided the clips into units of analysis according to the following criteria:
(1) at least one science process skill and/or one scaffolding means was
represented in each unit, and (2) every unit followed a common logic and
meaning (Krippendorf, 2019). For instance, two or more successive units could
include the same science process skill, and yet they could not be unified, as
each had its own meaning. The experts then coded the science process skills and
the scaffolds observed in each unit of analysis. After an iterative process, a
Cohen's kappa of .87 was obtained among the three experts (Cohen, 1960). There
was a final iteration in order to reach full
consensus.
In order to answer the first research question, a comparison was made by measuring
the frequency of agreement between the results of the PTs'
observation during their video analysis task (C1) and the experts' analysis
(C2).
2.3.2. Analysis of audiovisual recordings 1
and 2
After informed consent and
image rights were obtained from PTs, schools and school pupils, the PTs were
video recorded as they performed their scientific inquiry lessons in the school
classroom before and after participating in the training process (Figure 1).
The 30 PTs included in the sample met the specific inclusion criteria: a)
participation in the whole training process, b) submission of audiovisual recordings 1 and 2, c) adequate technical
conditions of image and sound to correctly identify the teaching behaviour in
RA1 and RA2, and d) inclusion of one or more science process skills and
scaffolds in the aforementioned video submissions.
The audiovisual
recordings were analysed using an observational design (Anguera et al., 2011):
a) nomothetic, observing the
interventions of 30 PTs as an individuality; b) dynamic, following up by analysing an initial (RA1) and a final
(RA2) inquiry intervention; and c) multidimensional,
by proposing the analysis of two relevant dimensions in the interventions, the
science process skills and the scaffolds, which are reflected in a multiplicity
of categories. RA1 and RA2 were coded with the free LINCE PLUS software (Soto
et al., 2021), which allowed introducing the following in an integrated and
synchronous way on the computer screen: a) the dimensions and categories of the
observational instrument, b) the audiovisual
recordings of the interventions, and c) the coding results. This software also
enables verifying the data quality control based on inter-observer concordance
(Kappa).
After collecting the images of
the interventions, the experts were trained and Cohen's Kappa coefficient of
concordance was obtained (Cohen, 1960). In all the categories of the system,
the experts achieved inter-observer reliability values of .82 for the science
process skills and .86 for the scaffolds. A final training step was performed
to discuss disagreements and reach a consensus. Subsequently, the 60 PTs videos
were analysed.
Finally, addressing the second
research question, the distribution of the science process skills and the
scaffolding means identified was analysed using Microsoft Excel 16.16.2 to
provide an initial picture of the data trends. Next, an analysis was conducted
to identify T-patterns between PTs’ actions in RA1
and RA2. Magnusson (2000) stated that the T-patterns analysis method is based on the assumption that complex human behaviours
have a temporal structure that cannot be fully detected by observation or other
quantitative statistical logic. Thus, this type of analysis focuses on repeated
and intensive measurements to detect synchronous and sequential recurrent
behavioural patterns (Magnusson, 2000; Moskowitz et al., 2009). T-patterns are
sequences of events characterised by statistically significant restrictions
within a temporal interval (critical interval). By detecting these temporal
patterns, structural analogies can be identified across different levels of
organisation, which represents an important change from quantitative to
structural analysis (Santoyo et al., 2020). The analysis of T-patterns was
executed using THEME v.6 and, in this study, the following filters were
applied: a) frequency of occurrence equal to or greater than 3; b) significance
level of < .005, and c) redundancy reduction adjustment of 90% for
occurrences of similar patterns.
3. Analysis and results
Regarding the first research question,
the video analysis carried out by the experts (C1) is compared with that of the
PTs (C2). Table 1 shows the frequency of agreement (f) which represents the percentage of PTs who agree with the
experts in the coding of the science process skills and the scaffolding means.
Agreement was only considered when the coding of the PTs and the experts
coincided in at least 80% of the analysis unit. In comparing C1 and C2 the
following is observed:
Regarding science process
skills, there is a greater coincidence in the identification by PTs of: a) Communication, with values from 90% to
97% agreement; b) Interpretation,
with frequencies of around 70%; c) Planning
and Experimentation, with values mostly above 50%.
For scaffolding means, there
is a high degree of agreement in all of them, highlighting: a) Questions and Instructions, with
frequencies of up to 100% agreement; b) Feedback, with frequencies of up to 97%; and c) Hints, with values equal to or higher
than 70%.
Table 1
Coding agreement between PTs
and experts in the video analysis
Video
description |
Analysis unit
(duration) |
Science Process
Skills coded by the experts (f % PTs agreement) |
Scaffoldings
coded by the experts |
1. The teacher
supports pupils by asking questions and giving feedback to plan the inquiry
task step by step. |
1.1 (0’ 55’’) |
PLA (90) |
FDB (27) /PRE (100) |
2. The
teacher guides pupils using different scaffolding means to remind them of
scientific concepts and real-life experiences related to magnetism. |
2.1 (1’ 42’’) |
OBS (40) |
INS (40) /EXP (70) /MOD (87) /PRE (60) |
2.2 (1’ 04’’) |
OBS (7) |
FDB (80) /PRE (90) |
|
2.3 (0’ 33’’) |
OBS (7) |
FDB (33) /PRE (50) |
|
3. The teacher
provides explanations and instructions to help pupils formulate the research
question: "Is the block magnet stronger than the ring magnet?" |
3.1 (0’ 29’’) |
PRI (83) |
EXP (60) |
3.2 (0’ 30’’) |
PRI (67) |
INS (73) |
|
4. The pupils,
with the teacher's support, discuss the experimental design to ensure its
reliability, define the study variables, the required materials and how to
collect the data. |
4.1 (0’ 56’’) |
PLA (83) |
PST (70) /INS (100) /MOD (83) |
4.2 (0’ 42’’) |
PLA (70) |
FDB (13) /PRE (100) |
|
4.3 (0’ 52’’) |
PLA (60) |
FDB (33) /INS (90) /PRE (97) |
|
4.4 (0’ 50’’) |
PLA (50) |
FDB (23) /PRE (80) |
|
4.5 (0’ 33’’) |
PLA (43) |
MOD (67) /PRE (57) |
|
5. The teacher
organises the task by reminding pupils of the planning so that they can
self-manage. They discuss in the classroom, through questions and feedback,
what they expect to happen and they record the
results on a grid. |
5.1 (0’ 37’’) |
PLA (20) |
INS (70) /PRE (80) |
5.2 (0’ 06’’) |
PDC (33) |
PRE (77) |
|
5.3 (0’ 14’’) |
INT (77) |
FDB (50) /INS (63) /PRE (77) |
|
6. The
teacher guides the pupils to recall the research question and discuss the findings
using the evidence in search of scientific reasoning. E.g.
"the block magnet is stronger because the number of washers attached to
it is greater than in the ring magnet". |
6.1 (0’ 20’’) |
PRI (80) |
PRE (80) |
6.2 (0’ 27’’) |
INT (40) |
FDB (33) /INS (67) /PRE (100) |
|
6.3 (0’ 19’’) |
HIP (17) |
FDB (60) /PST (87) |
|
6.4 (0’ 54’’) |
INT (70) |
FDB (67) /PRE (40) |
|
6.5 (0’ 33’’) |
INT (63) |
FDB (63) /PRE (17) |
|
7. They share the collected data from the experimentation by means of a
graphic representation and by describing it. The teacher promotes discussion
with questions and aids understanding with explanations. |
7.1 (0’ 36’’) |
INT (63) |
INS (77) /EXP (53) |
7.2 (1’ 10’’) |
INT (87) |
FDB (67) /INS (83) /EXP (57) |
|
7.3 (0’ 31’’) |
INT (77) |
EXP (37) |
|
7.4 (0’ 32’’) |
INT (73) |
EXP (17) /PRE (57) |
|
8. They
analyse the graphic representation. The teacher assists the pupils to link
the empirical evidence with scientific concepts related to magnetism. |
8.1 (0’ 23’’) |
INT (60) |
MOD (23) /PRE (73) |
8.2 (1’ 32’’) |
INT (97) |
FDB (97) /PST (80) /PRE (97) |
|
8.3 (0’ 30’’) |
INT (80) |
FDB (63) |
|
8.4 (0’ 45’’) |
INT (77) |
FDB (50) |
|
9. The pupils,
working in pairs and following the teacher's instructions, record the
research question on a poster, along with the claims and evidence gathered. |
9.1 (0’ 34’’) |
COM (97) |
INS (60) /MOD (63) |
9.2 (0’ 12’’) |
PRI (17) |
INS (80) /MOD (50) |
|
9.3 (1’ 03’’) |
COM (90) |
INS (80) /MOD (43) |
|
9.4 (0’ 59’’) |
INT (50) |
FDB (47) /PST (77) /PRE (77) |
Observation: OBS /Research Question: PRI /Predictions: PDC /Hypotheses:
HIP /Planning and experimentation: PLA /Interpretation: INT /Communication: COM
/Feedback: FDB /Hints: PST /Instructions: INS /Explanations: EXP/ Models: MOD
/Questions: PRE /Others: OTR
Concerning the second research
question, Table 2 shows the frequency with which the PTs implemented both the
skills and the scaffolds in their interventions in the classroom before (RA1)
and after (RA2) the training process (Figure 1). Table 2 provides the relative
frequency of the science process skills and the scaffolding means identified in
RA1 and RA2 compared to the total number of units of analysis observed,
resulting in n(RA1)=3512
and n(RA2)=3009. The differences
between RA1 and RA2 demonstrate an increase in the frequency of implementation
of the science process skills and a similar frequency of the use of scaffolding
means.
The simultaneous observation of
science process skills together with scaffolding means is also studied. Table 3
shows the relative frequency of these simultaneous events, since this frequency
allows the comparison of two events with different values, as are the total
units of analysis in RA1 and RA2. Simultaneous events with a relative frequency
equal to or higher than 1% are shaded grey, considering the high number of
units of analysis in RA1 and RA2.
Figure 2 shows the T-patterns
dendrograms between the science process skills implemented by the PTs and the
teaching scaffolds supporting them in RA1 and RA2. The figure illustrates
sequences of events characterised by statistically significant associations
between the science process skill implemented in the classroom (in bold in the
figure) and the scaffolding means (in italics in the figure) within a given
critical interval (Magnusson, 2000).
The simultaneous events
highlighted in Table 3 and the T-patterns in Figure 2 show consistency. In RA1,
the implementation of simple and repetitive patterns stands out, mainly from
the skills of Observation and Planning and Experimentation accompanied
by Instructions and Questions. Conversely, the simultaneous
events and T-patterns increase both in number and diversity in RA2. The results
confirm that Questions remain the
scaffolding most used by PTs, although in RA2 it accompanies all the science
process skills. In addition, different simultaneous events are observed that
include Observation involving Feedback and Explanations, Planning and
Experimentation together with Feedback,
Instructions, Explanations and Models,
and the formulation of Hypotheses and
Predictions and the Interpretation of the results along with
Feedback. In RA2, the T-patterns
found suggest that the formulation of Hypotheses
and Predictions is associated with
the Research Question; this pattern
predicts the development of Observation,
Planning and Experimentation and Interpretation skills.
Table 2
Descriptive statistics of science
process skills and scaffolding means
Science process skills |
relative f (%) |
|
Scaffolding means |
relative f (%) |
||
RA1 |
RA2 |
|
RA1 |
RA2 |
||
Observation |
2.8 |
9.4 |
Feedback |
13.3 |
16.1 |
|
Research question |
1.5 |
5 |
Hints |
4.3 |
4.6 |
|
Predictions |
1.7 |
9.1 |
Instructions |
13.3 |
12.2 |
|
Hypotheses |
.9 |
6 |
Explanations |
8.5 |
7.5 |
|
Planning and experimentation |
16.1 |
19.9 |
Models |
1.8 |
2.2 |
|
Interpretation |
.7 |
6.8 |
Questions |
41.3 |
39.1 |
|
Communication |
1 |
3.7 |
Others |
3.9 |
3.4 |
Table 3
Relative frequency between the
simultaneous use of science process skills and scaffolding means implemented by
PTs in their RA1 and RA2 inquiry practices
relative f (%) |
Code |
Audiovisual recording |
Scaffolding
means |
||||||
FDB |
PST |
INS |
EXP |
MOD |
PRE |
OTR |
|||
Science
process skills |
OBS |
RA1 |
.3 |
.1 |
.3 |
.3 |
.3 |
1.4 |
0 |
RA2 |
1.6 |
.3 |
.6 |
1 |
.4 |
4.9 |
.3 |
||
PRI |
RA1 |
0 |
.1 |
.3 |
0 |
0 |
.9 |
.2 |
|
RA2 |
.5 |
.3 |
.5 |
.5 |
0 |
3 |
.1 |
||
PDC |
RA1 |
0 |
0 |
.2 |
.1 |
0 |
1.1 |
0 |
|
RA2 |
1.4 |
.4 |
.7 |
.8 |
.2 |
5.5 |
.1 |
||
HIP |
RA1 |
.1 |
0 |
.1 |
.1 |
0 |
.5 |
0 |
|
RA2 |
1.9 |
.1 |
.4 |
.3 |
.2 |
3 |
.1 |
||
PLA |
RA1 |
1.6 |
.2 |
4.5 |
1.4 |
.4 |
5.2 |
.1 |
|
RA2 |
3.9 |
.5 |
6.4 |
1.8 |
1.1 |
5.3 |
.1 |
||
INT |
RA1 |
.1 |
.1 |
0 |
.1 |
0 |
.5 |
0 |
|
RA2 |
1.1 |
.6 |
.2 |
.8 |
.3 |
3.6 |
.1 |
||
COM |
RA1 |
.1 |
.1 |
.1 |
.1 |
.1 |
.5 |
.1 |
|
RA2 |
.5 |
.1 |
.3 |
.4 |
0 |
2.4 |
.1 |
Observation: OBS /Research Question: PRI /Predictions: PDC /Hypotheses:
HIP /Planning and experimentation: PLA /Interpretation: INT /Communication: COM
/Feedback: FDB /Hints: PST /Instructions: INS /Explanations: EXP/ Models: MOD
/Questions: PRE /Others: OTR
Figure 2
T-patterns dendrograms between
science process skills and scaffolding means used by PTs at school in RA1 and
RA2
4. Discussion and conclusions
The deployment of scientific
inquiry is still incipient in elementary education classrooms, thus giving PTs
few opportunities for experimentation (García‐Carmona et al., 2017), in addition to their low mastery and knowledge of
science process skills (Nilsson & Loughran, 2012). In the present study,
the results show the effectiveness of the training process centred on the
analysis of video to compensate for these circumstances. Below, the two
research questions posed are answered.
Following introductory
theoretical training, PTs were able to identify, similarly to the experts, both
the different science process skills involved in an inquiry process and the
scaffolding means in the video analysis of a teaching practice reference model.
Concerning these results, the following are highlighted (Table 1): a) a high
level of agreement between the PTs and the experts, especially notable in the
identification of Planning and Experimentation, which is also the science
process skill most often used in RA1; b) a low representation of the Research
Question and Interpretation skills in RA1, in contrast with a high presence of
these skills in the video analysis and a greater incidence in RA2. These
findings allow us to claim that the training process centred on video analysis
has facilitated the theory to practice the transfer of science process skills
and scaffolding means to the primary school classroom (García-Fernández &
Benítez-Roca, 2000; Gaudin & Chaliès, 2015;
Richards et al., 2021). The use of online video observation tools has probably
contributed to the high convergence in identifications (Blikstad-Balas
& Sørvik, 2015; Jewitt, 2012). These tools allow sequences to be played, paused and replayed, which has led to a better understanding
and appropriation of the pedagogical knowledge linked to scientific inquiry
methodology (Klette & Blikstad-Balas, 2018).
The study of PTs' classroom interventions before the training (RA1)
allows us to identify them closer to scientific demonstration and introduce
content knowledge mainly from a theoretical approach (García‐Carmona et al., 2017; Solé-Llussà et al.,
2018). This is consistent with the T-patterns observed in RA1, where an almost
exclusive repetition of Observation
and Planning and Experimentation is
observed (Figure 2). In RA2, the transition from more conventional models
towards inquiry by integrating the different science process skills is
emphasised. More complex T-patterns are observed, with a significant increase
in the frequency and variety of science process skills (Table 2). The
T-patterns also show that PTs introduce similar inquiry sequences to those they
have observed during the video analysis task, by extrapolating the expert
teacher's actions to their own teaching practice. This suggests a modelling
function of the video as it encourages transferability to the school classroom
(Roth et al., 2019; Zaragoza et al., 2021).
Regarding the use of teaching scaffolds,
no changes are observed between RA1 and RA2, which indicates that they are
implemented in a similar degree of variety and amount. Nevertheless, in RA2 the
scaffolding means used are far more associated with the development of science
process skills to promote inquiry. In particular, Questions and Feedback stand out
as the means with the highest simultaneity with the set of science process
skills used (Table 3). This may be explained by their pertinence to general
rather than specific pedagogical content, as well as their effectiveness both
in promoting participation through communication and also
as means of monitoring pupils' comprehension (van de Pol et al., 2011). Planning and Experimentation is the most
frequent skill in the interventions perform by PTs at schools and the one that
involves the greatest diversity of scaffoldings (Table 2 and Table 3). On the
one hand, it is a skill that requires a major cognitive effort on the part of
school pupils. So, it is possible that this may lead to a more varied and
greater use of scaffolding means by PTs (Kruit et al., 2018; Rönnebeck et al., 2016). Moreover, this situation could be
taken as an example of the modelling function of the expert teacher's video,
which shows the relevance of planning and the need for planning to be supported
by different scaffolding means. Hence the importance of providing reference
models during initial training that reflects the integrity and complexity of
teacher performance.
The limitations of this study
include the reduced sample size and its non-probabilistic selection since it
focuses on a specific group of students in dual training. In addition, during
the COVID-19 pandemic, the temporary closure of schools hindered data
collection, reducing the number of participants and the generalisability of the
results. Yet, this research has exploratory and descriptive value as an
observational study in PTs’ scientific inquiry
training, considering the lack of contributions in this field. Therefore, an
iteration with a control group is needed to achieve a statistical comparison of
the design's formative impact. As proposed by Blomberg et al. (2013), future
studies should include a greater variety of videos in which the different
science process skills are sufficiently represented for their identification
and analysis throughout the interventions. It is also recommended to design and
validate instruments for video analysis, promoting higher agreement among the
observers.
In conclusion, the findings of
this study and the potential future lines of action could provide insights to
address the training needs in science pedagogy that have been reported in the
international literature and reports.
5. Acknowledgments
The authors would like to
thank the school principals, teachers, families and
pupils, as well as the preservice teachers, for their willingness to
participate and for their authorisation to collect data in their classrooms.
6. Funding
This research was carried out
within the Competences, Technology and Society in Education Research Group
(COMPETECS, 2021 SGR 01360). The authors are grateful for the support received
from 2020 ARMIF 00019 of the Agència d'Ajuts per a la Rercerca i Universitats (AGAUR) and the Departament d'Economia i Societat del Coneixement de Catalunya, as well as the support of the
University of Lleida through the Research Promotion Programme 2019. In
addition, this research article has received a grant for its linguistic
revision from the Language Institute of the University of Lleida (2023 call).
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