Notice bibliographique
Résumé
Contemporary research on mobile learning focuses mainly on issues such as the acquisition of knowledge, the development of cognitive skills and the efficiency of these tools with respect to the achievement of specific educational goals. Nonetheless, the consequences of the adoption of a technology within a learning context for educational purposes should not be reduced solely to the cognitive dimension implied in its use, nor should it be measured only in terms of goal achievement. Even if intended as purely educational tools, technologies are complex social objects that redefine the sense of the context, the activity and even the identity of the actors engaged in their use. When educational institutions adopt mobile information technologies they propose more than a supposedly efficient educational instrument or technology-formatted contents. They introduce a form of life. By form of life, we mean a repertoire of possible uses, actions, meanings and even intended actors that the users may adopt. A technology is then a condensed social context within which learning takes place. We might then ask, what kinds of learning are at stake? To grasp the richness and the complexity of the learning involved in using mobile information devices, we need a larger and holistic definition of learning that goes beyond simply acquiring knowledge on particular topics, or processing information for some formal educational purpose. Learning through mobile devices is a larger and complex process that involves different aspects of an individual’s psychological, cultural and social development. How does the use of an iPod affect the students’ identity? How does it contribute to the development of social skills and social awareness? Drawing on research involving 123 Canadian university students recruited from different disciplines (on the basis of data coming from diaries and focus groups), this chapter focuses on the multiple consequences of the introduction of this technology as an educational tool in students’ academic life.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».