Technology as a resource: Increasing engagement in learning and developing 21st century skills
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research study was to help inform the researcher’s future practice as a teacher on the influence of technology on young learners. The question of inquiry pertained to define how technology has initiated and increased student engagement within their learning, and through this, how technology has specifically influenced the creation of the 21st century learner. By beginning the inquiry through a literature review on the theme of technology and student engagement, the researcher was able to gain an understanding that technology is the motivator for children in developed, and even in undeveloped countries. In order to assess the relationship of technology and student engagement in learning, along with how digital devices influence the creation of 21st century learners, the researcher surveyed a variety of teacher candidates and university students to draw conclusions. From the research findings of the study, the researcher concluded that students were attracted to technology as it is a tool that is convenient in organizing information, and is efficient in making data easier to allocate. Therefore, the skills that technology imparted upon 21st century learners from the findings were allowing students to become self-directed learners, access and, evaluate information through critical thinking and solving data to become more engaged thinkers, and influencing leadership and collaboration skills.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».