Student Independent Projects Psychology 2015: Reading, Writing and Mathematics: Computer Assisted Instructionas a Learning Intervention (K-9)
Notice bibliographique
Résumé
As Computer Technology (CT) has permeated everyday life in Canada, so too has the implementation of computers in classrooms. The 1990’s saw the widespread of the personal PC and later the mobile phone. The early 2000’s marked the advent of e-readers and smart phones followed by the creation of the tablet in 2010. Each form of technology has respectively sparked a boom in academic research (Li & Ma, 2010). For this paper, I will look at all forms of digital screens under the working definition of Computer Technology (CT) to avoid compounding a broad topic. There is debate about the efficacy of Computer Assisted Instruction (CAI), as research indicates similarities and differences in learning through digital and paper mediums. There are many forms of software and computer technology applied to CAI and reading, writing and mathematics interventions and educational psychologists and educators have been interested in the efficacy of CT in the classroom to help teach students (Woolfolk et al., 2010). The implementation of CT has been tailored to suit the needs of learners in individual subjects with different software designers and different forms of delivery. My purpose was to outline some of the most successful CAI learning intervention methods when compared with paper based learning interventions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».