Online learning management systems (LMS) and sense of community: A pre-service practicum perspective
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the impact of the implementation of an online learning management system (LMS) on pre-service teachers during their major pre-service practicum. The LMS enabled students to remain connected to peers, professors, and supervisors while new relationships were formed with in-school personnel such as mentor teachers, principals, and students. The quantitative data analysis revealed that pre-service teachers perceived a higher sense of community when it included pre-service teachers only than when it included teaching faculty and part-time practicum supervisors. The online LMS was identified as the best predictor of a sense of community among pre-service teachers, when compared to other variables, and not a significant predictor when community included part-time practicum supervisors. The paper concludes with an examination of the perspectives of provincial Ministries of Education and Teachers Federations in relation to the role and evaluation of educational technology initiatives. Résumé: Cet article examine l’impact de l’implantation d’une plateforme eLearning (LMS) sur de futurs enseignants en stage. La plateforme a permis aux étudiants de rester en contact avec leurs pairs, leur professeurs et leurs superviseurs, alors que de nouvelles relations se formaient avec la collectivité de l’école les accueillant pour leur stage (mentor, directeur d’école et élèves). L’analyse des données quantitatives a révélé que les futurs enseignants percevaient un meilleur esprit communautaire quand seuls les futurs enseignants en faisaient partie par opposition à une communauté composée des futurs enseignants, des professeurs de leur programme et les superviseurs à temps partiel de leur stage. La plateforme LMS a été identifiée comme le meilleur prédicteur de l’esprit communautaire chez les futurs enseignants par comparaison avec d’autres variables, et un prédicteur non significatif quand la communauté incluait les superviseurs de stage. L’article se termine sur un examen des perspectives des ministères provinciaux de l’éducation et des fédérations d’enseignants en relation avec le rôle et l’évaluation des initiatives en technologie éducative.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».