Teen Culture, Technology and Literacy Instruction: Urban Adolescent Students’ Perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Modern teens have pervasively integrated new technologies into their lives, and technology has become an important component of teen popular culture. Educators have pointed out the promise of exploiting technology to enhance students’ language and literacy skills and general academic success. However, there is no consensus on the effect of technology on teens, and scant literature is available that incorporates the perspective of urban and linguistically diverse students on the feasibility of applying new technologies in teaching and learning literacy in intact classrooms. This paper reports urban adolescents’ perspectives on the use of technology within teen culture, for learning in general and for literacy instruction in particular. Focus group interviews were conducted among linguistically diverse urban students in grades 6, 7 and 8 in a lower income neighborhood in the Northeastern region of the United States. The major findings of the study were that 1) urban teens primarily and almost exclusively used social media and technology devices for peer socializing, 2) they were interested in using technology to improve their literacy skills, but did not appear to voluntarily or independently integrate technology into learning, and 3) 8th graders were considerably more sophisticated in their use of technology and their suggestions for application of technology to literacy learning than 6th and 7th graders. These findings lead to suggestions for developing effective literacy instruction using new technologies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle