Notice bibliographique
Résumé
The overall topic for this research manuscript aims to understand how to best incorporate the use of digital technology into inquiry projects with the goal to create more authentic learning experiences for students. Moreover, what types of digital technology are available in order to support and enhance student learning and understanding and how can we best prepare teachers in order for them to feel comfortable using these forms of technology in the classroom. In order to answer this complex question, I surveyed my fellow teacher candidates using Google forms in order to better understand their experiences with digital technology and inquiry based learning. I also looked to two practicing teachers in very different schools and was curious as to what their experiences have been with the success of digital technology and inquiry. This research is very valuable because the amount of digital technology that is rapidly increasing and the paradigm of education is also shifting too. Learning is becoming much more learner centered than teacher centered as a result of inquiry based learning. Therefore, pairing the these two together, I believe can provide a much more rich, engaging and authentic learning experience if done properly. However, my research did indicate inquiry based learning is still a fairly new approach and teachers and pre-service teachers are learning themselves how to implicate this practice with their own teaching philosophy and practice. I also found that digital technology can enhance can significantly student learning and growth yet it can also act as a divider among students and different schools.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».