The Learning Preferences of Digital Learners in K-12 Schools in China
Notice bibliographique
Résumé
Background:Students grown up with digital technology and Internet are called digital natives or net generation. All others, who grew up without so much immersion with digital technologies are called digital immigrants. Researchers held different ideas on whether a new generation of learners existed. The foci of the debate is whether taking age as the main symbol to divide “digital native” and “digital immigrants”.Material and methods:This paper presents the analysis of the debate and on that basis hypothesizes that the time length for using technology could be used as the criteria for digital learners. In order to test the hypothesis and understand learners’ learning preference, a large-scale survey with 44470 participants and 7 focus group interviews were conducted.Results:Results showed NetizenYears could be used as the criteria of digital learners, and non-digital learners and digital learners had significantly different Internet use patterns. More positive attitudes to Internet, more active participation online and more tendency to Internet addiction were found for digital learners with NetizenYears increasing.Conclusions:The gap between digital learner’s preferred learning approach and teaching methods in classroom was discussed. The paper concludes with a discussion on using the time length of using technology as the criteria for digital learners.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».