Implementing Technology in the Classroom: Assessing Teachers’ Needs Through the Use of a Just-In-Time Support System
Notice bibliographique
Résumé
Given the importance of computer technology in classrooms today, it is crucial to identify the types of supports that will facilitate teachers’ effective implementation of technology. Ten teachers (four kindergarten, four grade one, and two grade one/two) received just-in-time support while introducing a reading software program in their class. An additional 12 teachers (four kindergarten, seven grade one, and one grade two) were exposed to the software, but did not receive just-in-time support. Both quantitative and qualitative analyses of instructional sessions were conducted in order to determine the kinds of support that teachers required throughout the intervention. Results provided an in-depth look at how the software was integrated within the classrooms. Analysis of the just-in-time support indicated that the greatest number of support requests pertained to computer software related issues, followed by computer hardware related issues, and a smaller number of requests for support regarding classroom management issues, reading related issues, and “other” issues. The greatest level of support was required at the initial stage of implementation, with the number of support requests declining over time; however, the types of support requested did not differ across the stages of implementation. Outcomes based on teachers’ self-report responses suggested no significant differences between teachers in the just-in-time support and minimal support only control conditions with respect to computer use, comfort with computers, integration, views on computers, and views on the software program specifically. Student performance indicated that the software program was successful in facilitating the development of reading and pre-reading skills.\nResults provide a summary of the kinds of supports required of teachers when planning and implementing a new software program. This study provides instruction for future training in order to ease the transition to computer based learning.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».