The Move is On! From the Passive Multimedia Learner to the Engaged Co-creator
Notice bibliographique
Résumé
The educational integration of information and communication technologies (ICTs) has led to unfounded hopes of meeting many recurring educational challenges: from increasing learner motivation to lowering drop-out rates. ICTs are not an educational revolution per se; in some situations, their pedagogical usage lead to truly technologically-enhanced learning (TEL) situations, whereas in others, ICTs could relegate the learner to a passive spectator or low-interactivity user/consumer of multimedia content that limits the implementation of a socio-constructivist learning process based on a collaborative knowledge construction process. In this article, we analyze the limits of techno-centric approaches in the integration process of ICTs to teaching and learning, and argue for active learning and reflexive approaches to TEL. The Passive-Participatory (P-P) model we are suggesting can be termed as being socio-constructivist, participatory and inclusive as it allows teachers to integrate ICTs into their own specific educational context. Our model introduces five learning engagement levels in the pedagogical usage of technology: (Level 1) passive ICT usage, (Level 2) interactive ICT usage, (Level 3) content creation, (Level 4) content co-creation and, ultimately, (Level 5) participatory knowledge co-creation, which is oriented toward problem understanding within learning/knowledge-building communities. Building on Coates' definition of learning engagement as being the extent to which learners are actively involved in educational activities, the PP model of TEL activities stresses learning engagement could be limited to passive listening (e.g. video), low-interactivity usages (e.g. interactive school manuals), or could be supported through the usage of technologies for engagement in creative work.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,027 |
| Communication savante | 0,020 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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 ».