Notice bibliographique
Résumé
A comprehensive, formal comparison of resources used to learn computer software has yet to be researched. Understanding the relative strengths and weakness of resources would provide useful guidance to teachers and students. The purpose of the current study was to explore the effectiveness of seven key resources: human assistance, the manual, the keyboard, the screen, the software (other than main menu), the software main menu, and software help. Thirty-six adults (18 male, 18 female), representing three computer ability levels (beginner, intermediate, and advanced), volunteered to think out loud while they learned, for a period of 55 minutes, the rudimentary steps (moving the cursor, using a menu, entering data) required to use a spreadsheet software package (Lotus 1-2-3). The main menu, the screen, and the manual were the most effective resources used. Human assistance produced short term gains in learning but was not significantly related to overall task performance. Searching the keyboard was frequently done, but was relatively ineffective for improving learning. Software help was the least effective learning resource. Individual differences in using resources were observed with respect to ability level and gender. Résumé : L’objet de la présente étude consistait à évaluer un cours de perfectionnement professionnel en ligne pour les enseignants qualifiés dans le domaine des technologies de l’information et de la communication et à étudier les facteurs qui ont de l’influence sur le perfectionnement professionnel en ligne. L’étude a tenu compte de méthodes quantitatives et qualitatives, notamment un sondage, un groupe de discussion et une entrevue réalisée alors que le cours était donné et environ neuf mois après la fin du cours. Les données indiquent que la prestation en ligne du cours sur le perfectionnement professionnel sur les technologies de l’information et de la communication pour les enseignants qualifiés s’est avérée une réussite. Toutefois, il a été difficile d’initier une communauté d’apprentissage au milieu de l’apprentissage en ligne. Les enseignants participant ont éprouvé de grandes difficultés à mettre en pratique dans leur enseignement ce qu’ils avaient appris. L’étude suggère que les prochaines séances de perfectionnement professionnel en ligne sur les technologies de l’information et de la communication devront comprendre des séances en personne et devront être offertes à plus d’un enseignant par école. Le perfectionnement professionnel qui vise des changements devrait être considéré comme un processus continu et appuyé alors que l’école change.
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 | 0,014 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».