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Enregistrement W1588084145

Personal Devices in Public Settings: Lessons Learned from an iPod Touch/iPad Project

2012· article· en· W1588084145 sur OpenAlexaffabout
Susan Crichton, Karen Pegler, Duncan White

Notice bibliographique

RevueThe Electronic Journal of e-Learning · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaptopMobile deviceSoftware deploymentActive listeningComputer scienceMultimediaReading (process)The InternetVariety (cybernetics)Internet accessPsychologyWorld Wide Web
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our paper reports findings from a two-phase deployment of iPod Touch and iPad devices in a large, urban Canadian school board. The purpose of the study was to gain an understanding of the infrastructure required to support handheld devices in classrooms; the opportunities and challenges teachers face as they begin to use handheld devices for teaching and learning; and the opportunities, challenges and temptations students face when gaining access to handheld devices and wireless networks in K – 12 schools. A mixed method approach was used: online survey, monthly professional development activities with teachers, collected samples of lesson plans and student work, and regular classroom observations. Phase 1 findings (exploring only the use of the iPod Touch devices) suggest participants (students, teachers, and IT support staff) preferred a range of devices for a variety of commonplace tasks. They indicated they would select the iPod Touch for recording voices / sounds, listening to podcasts, and playing games. They preferred a laptop for searching the Internet, creating media, and checking email, and they selected paper or traditional options for drawing, reading, and tracking work / maintaining an agenda. Sixty percent had never used the device prior to the project. Despite that surprising finding, 70% of respondents felt it took less than hour to become familiar with it. However, this question did not probe comfort levels with the syncing / charging, iTunes’ account management side of use, and herein lay a challenge. In order to use personal devices in school settings, the school / district needed to create a common iTUNEs account and dedicate a computer to sync, share, and organize applications (apps), content, and system settings. This common account formed a “digital commons” of sorts; a place where participants had to negotiate what apps to share and permissions and access protocols. Participation in the commons required an ongoing exploration of what digital citizenship meant in classrooms and how this impacted teacher’s work, parental responsibility and changes in disciplinary approaches for administrators. Year 1 of Phase 1 yielded a wealth of data. Specifically, the iPod Touch devices were well received and well used by the majority of participants in the elementary and junior high settings. The high school students and teachers were more critical, as both appeared to struggle to find educational uses for the devices. Further, high school students initially appeared to “resent” the intrusion of school issued personal devices. Phase 2 continued to work with the Phase 1 participants and added the deployment of the iPad devices in three additional schools. Probably the most interesting finding was the lack of familiarity of these devices by all the participants. We anticipated many would have owned similar devices and be proficient in their use – this was not the case.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0150,010
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeObservationnel
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

Citations82
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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