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Enregistrement W2159140698 · doi:10.3916/c43-2014-12

Educating teens about the risks on social network sites. An intervention study in Secondary Education

2014· article· en· W2159140698 sur OpenAlexaff
Ellen Vanderhoven, Tammy Schellens, Martín Valcke

Notice bibliographique

RevueComunicar · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopularityIntervention (counseling)Set (abstract data type)PsychologyPoint (geometry)Social psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing popularity of social network sites (SNS) is causing concerns about privacy and security, especially with teenagers since they show various forms of unsafe behavior on SNS. Media literacy emerges as a priority, and researchers, teachers, parents and teenagers all point towards the responsibility of the school to educate teens about risks on SNS and to teach youngsters how to use SNS safely. However, existing educational materials are not theoretically grounded, do not tackle all the specific risks that teens might encounter on SNS and lack rigorous outcome evaluations. Additionally, general media education research indicates that although changes in knowledge are often obtained, changes in attitudes and behavior are much more difficult to achieve. Therefore, new educational packages were developed –taking into account instructional guidelines- and a quasi-experimental intervention study was set up to find out whether these materials are effective in changing the awareness, attitudes or the behavior of teenagers on SNS. It was found that all three courses obtained their goal in raising the awareness about the risks tackled in this course. However, no impact was found on attitudes towards the risks, and only a limited impact was found on teenagers’ behavior concerning these risks. Implications are discussed. La creciente popularidad de las redes sociales (RS) está causando preocupación por la privacidad y la seguridad de los usuarios, particularmente de los adolescentes que muestran diversas formas de conductas de riesgo en las redes sociales. En este contexto, la alfabetización mediática emerge como una prioridad e investigadores, profesores, padres y adolescentes enfatizan la responsabilidad de la escuela de enseñar a los adolescentes acerca de los riesgos en RS y cómo utilizarlas sin peligro. Sin embargo, los materiales educativos existentes no están teóricamente fundamentados, no abordan todos los riesgos específicos que los adolescentes pueden encontrar en las redes y carecen de evaluaciones de resultados. Además, estudios acerca de la educación mediática indican que, mientras los cambios a nivel de conocimientos suelen obtenerse fácilmente cambios en las actitudes y el comportamiento son mucho más difíciles de lograr. Por este motivo, nuevos paquetes educativos han sido desarrollados teniendo en cuenta directrices educativas. Posteriormente se llevó a cabo un estudio de intervención cuasi-experimental a fin de verificar si estos materiales son eficaces para cambiar el conocimiento, las actitudes y el comportamiento de los adolescentes en las redes sociales. El estudio constató que los cursos obtienen su objetivo en la sensibilización de los riesgos tratados. Sin embargo, no se observó ningún impacto en las actitudes hacia el riesgo, y el impacto en el comportamiento de los adolescentes en relación con estos riesgos fue limitado. Las implicaciones de este estudio son discutidas.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2014
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Résumé présentoui

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