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Enregistrement W2584835316 · doi:10.21432/t2ww4j

The Interactive Whiteboard: Uses, Benefits, and Challenges. A survey of 11,683 Students and 1,131 Teachers | Le tableau blanc interactif : usages, avantages et défis. Une enquête auprès de 11 683 élèves et 1131 enseignants

2017· article· en· W2584835316 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Technology Integration
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteractive whiteboardWhiteboardLibrary sciencePsychologySociologyMathematics educationComputer scienceMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past five years, the interactive whiteboard (IWB) has been massively introduced into schools across the province of Quebec, Canada. This study explores how the IWB is being used, and the associated benefits and challenges. Data on 11,683 students (from 4th year elementary to grade 12) and 1,131 teachers were collected with five instruments: 1) a survey questionnaire for all students, 2) a survey questionnaire for all teachers, 3) individual interviews with teachers, 4) group interviews with teachers, and 5) group interviews with students. Far from calling into question the need to integrate technology into education, the results reveal that certain tools, such as the IWB, may be more complicated and time-consuming to integrate than others. However, despite teachers’ reports of technical problems, the IWB appears to have real educational potential.Au cours des dernières années les tableaux blancs interactifs (TBI) ont été massivement introduits dans les écoles du Québec (Canada). Cette étude explore comment cet outil numérique est utilisé, de même que les avantages et les défis qui y sont associés. Les données ont été recueillies auprès de 11 683 élèves (de la 4e à la 12e année) et 1 131 enseignants avec cinq outils de collecte de données: 1) un questionnaire d’enquête pour tous les élèves; 2) un questionnaire d’enquête pour tous les enseignants; 3) des entrevues individuelles avec des enseignants; 4) des entrevues de groupe avec des enseignants; 5) des entrevues de groupe avec des élèves. Loin de remettre en question l’intégration des technologies en éducation, les résultats de cette étude révèlent plutôt que certains outils, comme le TBI, peuvent parfois être plus complexes et chronophages à utiliser que d’autres. Néanmoins, même si plusieurs enseignants ont souligné les nombreux problèmes techniques, le TBI comporte un grand potentiel éducatif.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle