E-Learning for Elementary Students: The Web 2.0 Tool Google Drive as Teaching and Learning Practice
Notice bibliographique
Résumé
It is a well-known fact that during recent years, the new economic and technological environment, which hasemerged from the dynamic impacts of globalization, has given rise to the increased development of information andcommunication technologies that have immensely influenced education and training all over Europe. Within thisframework, there is an ever growing need for educators worldwide to effectively prepare their students for theassociated technological and social challenges; something that in reality will constitute the springboard towardsachieving future employment and social welfare. It thus becomes evident that technology in the new pedagogies ispervasive and is used as a means for discovering and implementing the deeper learning goals, namely those relatingto the creation of new knowledge in the world. In relation to the above, the present study focuses on the impact of theNew Pedagogies as perceived through the 21st century skills prism which are highly relevant to students’ futureacademic progress so as for them to achieve, on a long-term basis, personal and professional excellence. Specifically,in the context of creating new knowledge by using the power of digital tools, a case study which explores theexploitation of the web 2.0 Google Drive tool in 6th graders’ classes (elementary school) within Project-basedlearning (PBL) framework is examined. The research is expected to prove that the involved German educator isgoing to assist her students via a promising PBL activity so as for them to realize the value of ICT in the learning process.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».