The Integration of Interactive Whiteboard Technology Into Regular Lesson Instruction
Notice bibliographique
Résumé
This research project focused on looking into whether or not teachers were integrating interactive whiteboards into regular lesson instruction. I wanted to learn from current teachers as to how they were using interactive whiteboards whenever they had access to one. I am interested in seeing how this piece of equipment is perceived by teaching staff and learning whether or not they have seen a difference in student academic learning. \n My main reason for looking into this is because I noticed interactive whiteboards being used quite often while I was teaching full-time in South Korea. As I mention later in Chapter 1, I am cognizant that this may be a bias I have in relation to the use of interactive whiteboards in the classroom. However, I do recognize that this is not the reality in North American classrooms and I was mindful of this throughout my research. I felt a need to look into this to learn more about how this piece of equipment could be used in a classroom and to understand its' benefits as well as limitations as perceived by teachers who have actually had experience using interactive whiteboards. \n My research and findings have shown that interactive whiteboards could potentially be beneficial in classrooms, however there are still some limitations. My participants have noticed increased engagement in students during lesson instruction, and teachers felt enjoyment increased when they taught with the assistance of an interactive whiteboard as well. These can become positives for the use of interactive whiteboards in classrooms, but I also recognize this study was very small and my sample of participants do not represent all teachers across the province. This study is only a start of potential future studies related to the integration of interactive whiteboard technology in regular lesson instruction.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».