ASSESSING THE PURPOSE AND IMPORTANCE UNIVERSITY STUDENTS ATTRIBUTE TO CURRENT ICT APPLICATIONS
Notice bibliographique
Résumé
In this study we surveyed students in a mid-sized university in Ontario, Canada to explore various aspects associated with their use of computer-based applications. For the purpose of analysis, the computer applications under study were categorized according to the Human-Computer-Human Interaction (HCHI) model of Desjardins (2005) in which interactions between users and digital technology are categorized into four classes of interaction, namely, Technical Interactions (interactions with the digital devices themselves), Social Interactions (interactions with other users through digital devices), Informational Interactions (interactions with information through digital devices), and Computational Interactions (interactions with data processing software through digital devices). The survey attempted to assess the following four aspects of computer application use (in the context of the HCHI model): importance, purpose, frequency, and confidence. In this paper we report on preliminary findings regarding the purpose and importance students attributed to the applications under study. Frequency and confidence studies were reported elsewhere— Partosoedarso, DiGiuseppe, vanOostveen, & Desjardins (2013). Preliminary findings indicate that, in general, students in this study tended to engage in technical, social, and informational interactions primarily for personal purposes and computational interactions for school purposes. In terms of importance, students ascribed the greatest importance to social interactions, followed by technical, informational, and computational interactions, in that order.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».