Physical and psychosocial aspects of the learning environment in information technology rich classrooms
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on a study of environments in emerging Internet classrooms. At issue for this study is to what extent these 'technological classrooms' are providing a positive learning environment for students. To investigate this issue, this study involved an evaluation of the physical and psychosocial environments in computerized school settings through a combination of questionnaires and inventories that were later cross-referenced to case studies on a subset of these classrooms. Data were obtained from a series of physical evaluations of 43 settings in 24 school locations in British Columbia, Canada and Western Australia. Evaluations consisted of detailed inventories of the physical environment using the Computerised Classroom Environment Inventory (CCEI): an instrument developed specifically for this study. Data on psychosocial aspects of the environment were obtained with the What is Happening in this Class? (WIHIC) questionnaire administered to 1404 high school students making routine use of these computerized classrooms. Potential deficiencies in the physical environment of these locations included problems with individual workspaces, lighting and air quality, whereas deficiencies in the psychosocial environment were confined to the dimension of Autonomy. Further analysis of these classroom environment data indicated that student Autonomy and Task orientation were independently associated with students' Satisfaction with learning and that many physical (e.g. lighting and workspace dimensions) and psychosocial factors (e.g. students' perceptions of Co-operation and Collaboration) were also associated. The results provide a descriptive account of the learning environment in 'technology-rich' classrooms and, further, indicate that ergonomic guidelines used in the implementation of IT in classrooms may have a positive influence on the learning environment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».