A study of self-efficacy in the use of interactive whiteboards across educational settings: a European perspective from the iTILT project
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on the preliminary findings of an EU-funded project called Interactive Technologies in Language Teaching (iTILT). The project aims to produce a range of training materials and resources to support teachers using the interactive whiteboard (IWB) in foreign language (FL) teaching. The project involves 7 European countries (Belgium, Netherlands, Germany, France, Spain, Wales and Turkey) with teachers at differing levels of IWB implementation and proficiency, and encompasses a wide range of educational sectors from primary through to higher education. During the initial stages of data collection, teachers involved in the project completed a likert-scale questionnaire relating to their self-efficacy with both general ICT skills and using a range of IWB features/tools. Despite the differing educational sectors and IWB experience amongst the teachers within the project, there was very little variation in responses between the different countries. Overall, teachers reported high levels of general ICT self-efficacy but low levels of self-efficacy with particular features and tools of the IWB. Nevertheless teachers stated that they allowed pupils to use the IWB and remained positive about the potential benefit of using IWBs to increase pupil participation, engagement and motivation. The findings are considered in the context of existing IWB transitional frameworks and implications for teaching in a variety of classroom contexts are discussed.
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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 | 0,013 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».