Effective and Engaging OR Pointless and Problematic? Integrating Technology into the High School History Classroom
Notice bibliographique
Résumé
This research study explored how a sample of high school History teachers in Ontario are integrating technology into their classrooms. The study was conducted using a qualitative research approach that involved reviewing the relevant literature and existing research surrounding technology integration in History, as well as conducting one-on-one, semi- structured, and face-to-face interviews with two high school History teachers in a southern Ontario school board. The study revealed that there are several benefits to technology integration in the high school History class, such as increased student engagement and motivation, increased access to historical resources and perspectives, more student-centered learning, increased collaboration, and more opportunities for differentiated instruction. At the same time, however, the study also found that integrating technology into the History classroom does not come without its challenges, as things like access to too much historical information online can be overwhelming, confusing, and time-consuming for both students and teachers alike. Finally, and perhaps most importantly, the study found that simply incorporating technology into the History classroom does not just automatically translate into sound practice; rather, technology must be meaningfully and intentionally incorporated into the classroom in order to engage students and potentially transform or redefine their learning. Overall, findings suggest that further professional development in the area of technology integration is needed, especially in subject- specific areas. Teachers may then feel more comfortable and confident introducing digital tools into their classrooms.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».