Should Laptops Be Allowed in the Classroom? Two Viewpoints
Notice bibliographique
Résumé
This Point/Counterpoint article discusses the pros and cons of deploying one aspect of instructional technology in dental education: the use of laptops in the classroom. Two opposing viewpoints, written by different authors, evaluate the arguments. Viewpoint 1 argues that laptops in classrooms can be a catalyst for rapid curricular advancement and prepare dental graduates for the digital age of dentistry. As dental education is not limited to textual information, but includes skill development in spatial relationships and hands-on training, technology can play a transformative role in students' learning. Carefully implemented instructional technology can enhance student motivation when it transforms students from being the objects of teaching to the subjects of learning. Ubiquitous access to educational material allows for just-in-time learning and can overcome organizational barriers when, for instance, introducing interprofessional education. Viewpoint 2 argues that, in spite of widespread agreement that instructional technology leads to curricular innovation, the notion of the use of laptops in classrooms needs to be deconstructed and rethought when effective learning outcomes are sought. Analyzing the purpose, pedagogy, and learning product while applying lessons learned from K-12 implementation leads to a more complex picture of laptop integration in dental classrooms and forms the basis for questioning the value of such usage. For laptop use to contribute to student learning, rather than simply providing opportunity for students to take notes and access the Internet during class, this viewpoint emphasizes that dental educators need to think carefully about the purpose of this technology and to develop appropriate pedagogical strategies to achieve their objectives. The two viewpoints agree that significant faculty development efforts should precede any introduction of technology into the educational process and that technology alone cannot change education. While the first viewpoint emphasizes the pivotal role of technology in bringing dental education into the contemporary digital world, the second viewpoint focuses on challenges surrounding laptop usage in the classroom including the alignment of instructional methods with learning objectives.
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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 | 0,017 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,024 |
| Communication savante | 0,008 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».