Auditing information literacy skills of secondary school students in Singapore
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to assess the information literacy (IL) and cyber-wellness skills of secondary 3 (grade 9) students, who are aged 14-15, in Singapore. The Ministry of Education in Singapore has introduced aspects of IL in schools through incorporating components into the syllabi of various subjects. A pilot-tested online survey, validated by IL experts from Canada, Hong Kong, Kuwait and Thailand, was used for data collection. The survey was taken by 2,458 students from 11 secondary schools in different geographical zones of Singapore. It was found that the use of school libraries and their resources was at a very low level. The majority of the students approached classmates and friends for help in solving their information-related problems. Only a small fraction consulted their school librarian. The overall IL assessment score showed that the students possessed a ‘middle’ level of IL skills which is better than previous (pre-curriculum integration) IL assessment studies in Singapore. As curriculum-embedded IL skills are taught by subject teachers, their level of preparedness could be a matter of concern. Similarly, fragmentation of IL concepts in different subject textbooks may cause co-ordination problems among teachers. This paper highlights the need for developing a roadmap for providing IL skills at different grade levels and in different subject areas. It is expected that the findings of this study will be useful to curriculum planners, teachers, schools librarians and others involved in IL education.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».