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Enregistrement W1987204398 · doi:10.4018/ijicte.2014070101

Assessing Impact of ICT Intercultural Work

2014· article· en· W1987204398 sur OpenAlexfundno aff
Angela Rickard, Alma R.C. Grace, Roger Austin, Jane Smyth

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Information and Communication Technology Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésInformation and Communications TechnologyCompetence (human resources)PedagogyPsychologyMedical educationMathematics educationPolitical scienceSocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reports on a school-based ICT initiative, called Dissolving Boundaries (DB) which links primary, (pupils aged 5-11), post-primary (pupils aged 12-18) and special schools (pupils aged 5-18) in partnerships across the border between Northern Ireland and the Republic of Ireland. The aim of the research was to investigate if participation in DB was associated with an increased awareness and understanding of life on the other side of the border. The ICT skills of pupils were also probed. Two cohorts of pupils were used in the study, one which had taken part in the Dissolving Boundaries program during an academic year and another cohort of similar age in the same schools, which had not taken part. Findings suggest that participation in the program contributed to students' knowledge and awareness in general of the other jurisdiction. In terms of collaborative work, a large majority of DB pupils agreed that they could learn something new from working with another school. Participating pupils in the DB program showed much higher competence in those ICT skills associated with communication and collaboration than their non-participant peers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,345 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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