Cloud Computing and K-12 School IT Infrastructure in Western Canada: From Challenges to Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
This paper is based on the findings of an exhaustive study of all 75 large K-12 districts in Canada's three western-most provinces: British Columbia, Alberta, and Saskatchewan. This study encompassed over 1.1 million students and a geographical area of 2,258,483 square kilometers. Facilitating teaching and learning activities for so many students across such a large territory, with diverse provincial regulations, is an impressive feat achieved by the information technology leaders of the K-12 school districts. Multiple case study analysis, followed by correlation analysis, were used to explore the nature of IT infrastructure and cloud computing use in Western Canada. A data transformation model mixed methods triangulation design methodology was used. This paper discusses the strategies used in Western Canada to deliver educational technology resources through to students, teachers, parents, and district staff. The findings of this study are that cloud computing is the primary IT infrastructure in Western Canadian K-12 education. All school districts in the three provinces studied use cloud computing for some aspects of their infrastructure. In instances where cloud computing infrastructure is not used, school-level LAN and server infrastructure is used. In addition to being an alternative to cloud computing, the rare instances of school-level server use are either to supplement or complement a district’s centralized cloud computing infrastructure, with cloud computing infrastructure existing in parallel.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».