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Enregistrement W1497063710

Computer technology integration: handbook for primary and elementary teachers

2005· dissertation· en· W1497063710 sur OpenAlexaff
Marina Bishop Foley

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2005
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Technology Integration
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumTechnology integrationMathematics educationSchool teachersInformation and Communications TechnologyClass (philosophy)Sample (material)Information technologyElementary mathematicsComputer technologyPrimary educationPsychologyEducational technologyPedagogyComputer scienceMultimediaWorld Wide Web
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computer technology has been in schools since the early 80s. Information Communication Technologies (ICTs) have been incorporated more at the junior high and senior high than at the primary and elementary level. Boards have often focused attention on the senior grades. Primary and elementary teachers have received little support with the integration of technology into classroom settings. Many primary and elementary teachers have not adopted technology as another tool in their classrooms. There are many reasons for this, one of which includes the lack of training for teachers in how to successfully integrate technology into teaching and learning. Professional development in the area has progressed through three stages with the most current being “just-in-time”. There is much research telling why we should use technology and how. This work, an electronic handbook, is a justification for the use of technology in the lower grades. It offers research that supports why teachers should use technology and its curriculum connections. It also includes sample lessons from K-6, ideas of how to use one computer in a class, and links to relevant web sites that are appropriate for both teachers and students.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,046

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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