Les amis et le soutien comptent: Les compétences et besoins en littératies numériques d’élèves du secondaire en Ontario français | Friends and Support Matter: The Digital Literacies Skills and Needs of High School Students in Francophone Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche s’intéresse aux compétences en littératies numériques d’élèves de la 9e à la 11e année du sud, de l’est et du nord de l’Ontario (n=215). Le nombre d’heures que les élèves passent en ligne pour leurs travaux scolaires, le nombre de personnes qui offrent du soutien aux élèves et le nombre de personnes que les élèves aident à développer leurs compétences numériques ressortent de l’analyse comme des facteurs importants et pistes possibles pour des changements pédagogiques sur le terrain. Cette étude sert de point de départ pour de recherches futures en littératies numériques qui tiennent compte du contexte linguistique minoritaire et des voix des élèves concernés. This research focuses on the digital literacies skills and needs of students in Grades 9 to 11 in Southern, Eastern, and Northern Ontario. A quantitative analysis of data collected through online questionnaires (n=215) identifies the time students spend online on their homework, as well as both the digital support that they receive and offer as significant factors in the development of their digital literacies skills. Teachers are thereby called upon to create opportunities for collaborative learning and to renew their pedagogies to enable students to develop and demonstrate their digital literacies skills, in their languages, both within and outside of school.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».