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Enregistrement W2781699550 · doi:10.21432/t2j682

Remote assistive technology training in Newfoundland and Labrador’s rural schools: Is there a need? | Perceptions des enseignants quant au besoin de formation en technologie d’assistance dans les écoles rurales de Terre-Neuve et du Labrador

2018· article· en· W2781699550 sur OpenAlexaffvenueabout
Kimberly Maich, Tricia van Rhijn, Heather Woods, Kimberly Brochu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of OttawaUniversity of GuelphMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary sciencePsychologyPedagogySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the perceptions of teachers in rural Newfoundland (NL) about their current ability to support the use of assistive technology (AT) in their classrooms, and identified possible training needs that could be accomplished remotely. Thirty-two educators from rural areas of NL completed an online survey with a mix of closed- and open-ended questions. Five dimensions were explored for this needs assessment including: current beliefs, skills, use, comfort level, and perceptions of AT; identification of specific service needs; learning preferences; available technology; and potential barriers. Results reveal that teachers had positive attitudes about the utility and use of AT in their classrooms, yet were not fully implementing AT with their student’s due to a variety of perceived barriers. The study identified a clear need for AT teacher training. Based on the results and the research, literature recommendations are made for teacher training to address the need identified by this study.Cette étude a porté sur les perceptions des enseignants dans les régions rurales de Terre-Neuve de leur capacité actuelle d’appuyer l’usage des technologies d’assistance (TA) dans leurs classes et a cerné de possibles besoins de formation que l’on pourrait combler à distance. Trente-deux éducateurs de régions rurales de Terre-Neuve ont rempli un sondage en ligne comprenant un mélange de questions ouvertes et fermées. Cette évaluation des besoins a exploré cinq dimensions : croyances, compétences, utilisation, perceptions et degré de confort actuels quant aux TA; détermination de besoins de services précis; préférences d’apprentissage; technologie disponible; obstacles potentiels. Les résultats révèlent que les enseignants avaient des attitudes positives quant à l’utilité et à l’utilisation des TA dans leurs classes, mais ne les mettaient pas entièrement en œuvre avec leurs élèves parce qu’ils percevaient une variété d’obstacles. L’étude a cerné un besoin manifeste de formation des enseignants relativement aux TA. Selon les résultats et la recherche, des recommandations sont avancées pour que la formation des enseignants réponde au besoin cerné dans cette étude.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,358
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

Classification

machine, non validée

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

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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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