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Enregistrement W14240727 · doi:10.1139/o64-154

Från whiteboard till pekskärm : En studie av universitetslärares upplevelser av interaktiva klassrum

2014· article· sv· W14240727 sur OpenAlexvenueno aff
Anton Eriksmo, Johan Sundberg

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Biochemistry · 2014
Typearticle
Languesv
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Technology Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteractive whiteboardWhiteboardLibrary scienceSociologyComputer scienceMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information technology (IT) have for several decades been used in university education. An increasing number of classrooms today are built around a concept which uses IT in collaboration with the room itself. However, little is known about the experience of university teachers when working in such classrooms. This study examines the views and opinions of teachers at a Swedish university regarding using and interacting with these classrooms. Furthermore, we identify possible underlying factors that influence these views. Using data from qualitative interviews we apply Technology acceptance model (TAM) and Activity theory (AT) used in both education and human computer interaction to identify how different factors interact to form these opinions. Our study finds that teachers experience a lack of proper training in the use of classrooms as a concept and tend to stay in established norms of how education is to be conducted. These results leads to questions whether education in the use of these classrooms is adequate for teachers or if education needs to focus more on outcomes of the concept and changing established norms rather than to focus on the use of technology. Our study also shows that teachers do not view the classrooms as a whole where artefacts enable and form each other. Rather they view the physical room, the technology and themselves as separate entities that operate separately from each other.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0150,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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