Notice bibliographique
Résumé
Abstract The article deals with the phenomenon of digital divide in the education in Canada. The domestic and foreign scientific and educational publications have been studied and analyzed. It has been found out that traditional means for training pedagogical specialists are gradually losing their relevance due to lack of educational dialogue between a teacher and a student. Information and communication technologies have entered today’s youth everyday life and become an essential means of communication, receiving and transmitting information. Based on the source study, the essence and reasons of digital divide have been revealed. Canadian researchers consider that it is possible to overcome this problem by revising the approach to teacher training which will focus on the forming of future teachers’ information and communication competence. Various definitions of the terms “information competence”, “ICT competence”, “digital literacy”, “e-literacy” have been described. The model of ICT competence, its structure and the process of its integration into education have been analyzed. The examples of forming future teachers’ ICT competence in universities of Canada have been given. It has been revealed that the problem of effective ICT implementation into educational activities is in the range of many Canadian studies, but in fact the phenomenon of digital divide in education is still topical due to insufficient activity of teachers of pedagogical faculties and students’ ignoring the problem. A number of studies have been examined, the authors of which give practical recommendations aimed at enhancing the role of new technologies in teacher training in Canada.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».