The Adaptation and Implementation of ISTE Standards in the Integration of Technology-based Learning in the Classroom
Notice bibliographique
Résumé
Children must be introduced to information technology in the school environment to be competitive in this new information society; however, teachers are not adequately prepared to provide technology-supported instruction to children in a meaningful way. This descriptive study documented the process of adapting and implementing existing information technology standards developed by the International Society for Technology in Education (ISTE) to address the local needs of the Toronto District School Board. The Toronto District School Board is a K-12 educational institution located in Toronto, Canada, with approximately 30,000 staff and a student population of over 300,000. The study process occurred in four phases: the establishment of a set of criteria to adapt and implement ISTE standards, the validation of the established criteria, the adaptation and implementation of the ISTE standards, and an evaluation of the adapted and implemented I STE standards. A Criteria Committee comprised of secondary school teachers established the criteria to adapt and implement the existing I STE standards. A group of education experts validated the established criteria. A Standards Committee worked with a Formative Committee of secondary school teachers to adapt the ISTE standards to address the needs of the local school district. The Standards Committee consisted of competency experts and experts from the field of education. Adaptation procedures addressed the criteria identified and validated. The adapted ISTE standards were implemented as a pi lot study to identify potential problem areas that were corrected prior to involving the entire school district. An Evaluation Committee evaluated the efficacy of the adapted and implemented ISTE standards and practices. The outcome of this descriptive study was a documented process for a local school district to adapt and implement ISTE standards to integrate technology based learning into the classroom.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».