The Effect of Smart Boards on the Cognition and Motivation of Students
Notice bibliographique
Résumé
In recent years the research literature has explored technological developments in varied areas that measure change. The current study focuses on the smart board, and its purpose is to examine its effect on the school system. The study was conducted via a questionnaire completed by 130 respondents (boys and girls) in the fifth and sixth grades of two elementary schools in Jerusalem—Efrata and Tali Gilo. Smart boards were introduced in these two schools in recent years.We hypothesized that smart boards improve teaching, based on the teaching measures developed by Nira Hativa of Tel Aviv University: order and organization, level of clarity, interest, and general level of satisfaction. The study’s significant finding is that the greatest improvement since the introduction of smart boards is in the variable of clarity, and a significant difference was found in the favor of sixth grade students. Additionally, a significant difference was found in the variable of interest, in favor of the girls. All four variables appear to be interrelated, and each contributes to the student’s success and to improving the student’s learning process.The research findings illuminate the contribution of technology to teaching, through a case study of smart boards, in the dimension of clarity, found by the study to be a significant criterion of good teaching. Examination of the various technological tools in light of their contribution to the research-proven dimensions of outstanding teaching might enhance the pedagogical contribution of technological developments to teaching.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».