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Enregistrement W1928011172 · doi:10.18438/b89g71

Hands on Digital Information Literacy Training from Peers is Preferred by Public Service Library Staff

2014· article· en· W1928011172 sur OpenAlexaffvenue
Cari Merkley

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive reframingInformation literacyMedical educationExperiential learningPsychologyFormal learningLiteracyComputer literacySkills managementPedagogyMedicineMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Review of:
 Robertson, R. (2014). Reframing ourselves: Digital information literacy skills of frontline public library staff. New Zealand Library and Information Management Journal, 53(3). doi:10.1080/00048623.2011.10722203
 
 Abstract
 
 Objective – To explore how and where public library employees acquire digital information literacy (DIL) skills.
 
 Design – Qualitative study using semi-structured interviews.
 
 Setting – Two public libraries in New Zealand.
 
 Subjects – Nine front line public library staff members.
 
 Methods – A convenience sample of nine library employees was interviewed about their existing DIL skills, how and where they learned them, any barriers to this learning, and how they defined DIL in others. Interviewees ranged in age from 40 to 64 and included both those new to libraries and those with over 25 years in the profession. The interview transcripts were analyzed for key themes and placed in the theoretical framework of Kolb’s experiential learning cycle (Robertson, 2014).
 
 Main Results – Five participants described their own DIL skills as average or below average. The remaining participants classified their skills as above average. Participants recounted acquiring DIL skills in the course of their work through formal workplace training sessions, peer support, or individual exploration; through personal exploration of tools on their own time; or through a mix of work and personal learning opportunities. The barriers they identified to their learning included insufficient time to train and practice the skills learned and the lack of access to relevant technologies. Participants noted problems such as accessing key hardware and insufficient Internet connectivity at work because of issues with organizational infrastructure and at home due to personal financial constraints. Participants largely preferred informal hands-on training by peers to formal training sessions, which were described by some as too general or held too far in advance of the implementation of new technology. The data suggested participants largely fell into Kolb’s accommodating or diverging learning styles because of their preference for “concrete experience” (Robertson, 2014).
 
 Conclusion – Libraries may improve staff acquisition of DIL skills by increasing hands on learning opportunities and providing dedicated time to review and practice skills learned. Other suggestions included identifying potential digital peer mentors among staff and providing them with the necessary resources (time, money, and a defined role) to support their colleagues, breaking training into parts allowing time for practice, creating training plans tied to performance evaluation, and using incentives to encourage staff to participate in self-directed training.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0080,762
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,249 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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