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Enregistrement W2621390982 · doi:10.19030/jier.v13i1.9963

A Case Study Of The Integration Of Information And Communication Technology In A Northern Ontario First Nation Community High School: Challenges And Benefits

2017· article· en· W2621390982 sur OpenAlexaffabout
Gerald Laronde, Katarin MacLeod, Lorraine Frost, Ken Waller

Notice bibliographique

RevueJournal of International Education Research (JIER) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensSt. Francis Xavier UniversityNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation and Communications TechnologyMainstreamTechnology integrationThe InternetIndigenousPublic relationsProfessional developmentQualitative researchPedagogyEducational technologySociologyPsychologyPolitical scienceComputer scienceSocial scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A case study approach was used in examining Information and Communication Technology (ICT) use within a small First Nation high school in Northern Ontario. Quantitative and qualitative data was gathered from students, teacher, and the administrator, who participated in an online survey, followed by interviews on their use of ICT in education. How ICT was used in the classroom was examined as well as identifying the challenges and benefits. The students’ benefits included easier access to research through the Internet, facilitated organization through the use of Google drive, and the use of social media. Challenges were similar to those found in in mainstream schools with concerns of technical problems, off task behavior, and improper referencing. The teacher and administrator identified barriers preventing the increased use of ICT, including the lack of professional development, resources, and Indigenous language software. The administrator recognized there was a wide skill set range among teachers in the adoption of ICT integration into their teaching. Recommendations include more professional development in ICT for teachers, additional resources for ICT, and more development of Aboriginal language software.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,005
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 enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,246 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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