Using cloud-computing applications to support collaborative scientific inquiry: Examining pre-service teachers’ perceived barriers towards integration / Utilisation d'applications infonuagiques pour appuyer la recherche scientifique collaborative
Notice bibliographique
Résumé
Technology plays a crucial role in facilitating collaboration within the scientific community. Cloud-computing applications can be used to model such collaboration and support inquiry within the secondary science classroom. Little is known about pre-service teachers’ beliefs related to the envisioned use of this technology in their teaching. These beliefs may influence future integration. This study finds several first-order barriers, such as perceptions that these tools would take too much time to use. Second-order barriers include perceptions that this technology would not promote face-to-face collaboration skills, would create social loafing situations, and beliefs that the technology does not help students understand the nature of science. Suggestions for mitigating these barriers within pre-service education technology courses are discussed. La technologie joue un rôle essentiel pour faciliter la collaboration au sein de la communauté scientifique. Les applications infonuagiques telles que Google Drive peuvent être utilisées pour donner forme à ce type de collaboration et pour appuyer le questionnement dans les cours de sciences du secondaire. On connaît pourtant peu les opinions que se font les futurs enseignants d’une telle utilisation des technologies collaboratives infonuagiques. Or, ces opinions pourraient influencer l’intégration future de ces technologies en salle de classe. Cette étude révèle plusieurs obstacles de premier plan, comme l’idée que l’utilisation de ces outils informatiques prend trop de temps. Parmi les obstacles de second plan, on note les perceptions selon lesquelles cette technologie ne promeut pas les compétences collaboratives de personne à personne, pose des problèmes de gestion de classe et n'aide pas les étudiants à comprendre la nature de la science. Des suggestions sont proposées pour atténuer ces obstacles dans les cours de technologie des programmes d’éducation.
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 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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».