Beyond the net generation debate: A comparison between digital learners in face-to-face and virtual universities
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade, an important debate about the characteristics of today’s students has arisen due to their intensive experience as users of ICT. The main belief is that frequent use of technologies in everyday life implies competent users able to transfer their digital skills to learning activities. However, empirical studies developed in different countries reveal similar results suggesting that the ‘digital native’ label does not provide evidence of a better use of technology to support learning. The debate has to beyond and focus on the implications of being a learner in a digitalised world. This research is based on the hypothesis that the use of technology to support learning is not related to the fact of belonging or not to the net generation, is mainly influenced by the teaching model. The study compares the behaviour and preferences towards ICT use in two groups of university students: face-to-face students and online students. A questionnaire was applied to a sample of university students from five universities with different characteristics (one of them offers online education and four offer face-to-face with LMS teaching-support). Findings suggest although access to and use of ICT is widespread, the influence of teaching methodology is very decisive. For academic purposes, students seem to respond to the requirements of their courses, programmes and universities. There is a clear relationship between the students’ perception of usefulness regarding certain ICT resources and the teachers’ suggested uses of technologies. The most highly rated technologies correspond with those proposed by teachers. The study shows how the educational model (face-to-face or online) has a stronger influence on the students’ perception of usefulness regarding ICT support for learning than the fact of being a digital native.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».