Digital Narrative and the Humanities: An Evaluation of the Use of Digital Storytelling in an Australian Undergraduate Literary Studies Program
Notice bibliographique
Résumé
A growing number of university teachers advocate the benefits of multimedia and digital technologies in their classrooms. Such technologies are promoted: as a means to ensure the relevance of subject disciplines; and, as tools of engagement to assist students to meet their learning outcomes. Digital storytelling or narration is one example of how educators can utilise technology to introduce innovative teaching methods. In its broadest sense, digital narration involves using digital resources in learning environments for the production by students of multimedia narratives. This paper reports on the results, over a two-year period, of an evaluation of the use of digital narratives in an advanced undergraduate unit on contemporary Australian literature in one Australian university. The evaluation explored students’ and the teacher’s experiences of digital storytelling. In particular, it examined participants’ satisfaction with and anxieties about the use of digital narratives. It also considered the issues that the use of digital narratives raises vis-à-vis the constructive alignment with the themes, aims, and objectives of the unit, as well as the kinds and levels of technical training and assistance required to support students and staff. The results of this evaluation will be of interest to academics considering the use of multimedia technologies in their undergraduate classes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».