Videoconferencing? Assessing its effectiveness as a teaching tool in the high school
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the relationship between distance learning, engagement, and field trips to art museums. The study aims to answer two questions: (1) Are indicators for engagement in museum settings, as identified by Griffin and Symington (1999), being met through videoconferencing technology? and (2) What are the best practices of videoconference field trips to art museums? Two long-range goals for this study are: (i) to identify the roles and competencies necessary for conducting effective videoconference field trips to art museums; and (ii) to enhance engagement of videoconference field trips to art museums. This research project took place over the course of the 2007/2008 school year and involved the use of videoconferencing in the art classroom at St. Thomas Aquinas Secondary School in Lindsay, Ontario. Four different groups visited a different art museum at a distant location. Fifty-eight students were administered the Rubric for Assessing Student Engagement of Learning in a Museum Setting (Table 5, Appendix A), developed for this study in order to determine students' perception of the program's overall level of engagement qualities. Results reveal that many indicators for engagement are being met but at varying degrees. Although many students responded favorably to the experience and felt that they had learned something new, the opportunity provided by museums to purposefully handle objects, materials and ideas was inconsistent. In addition to including quality hands-on activities in museum settings that are visited from a distance, this study also reveals that students expected to see more of the museum environment, exhibits and artwork.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».