Developing numeracy skills using interactive technology in a play-based learning environment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to measure the impact of interactive technology in the form of mathematical applications (apps) delivered using iPads on kindergarten children’s learning of number sense in a play-based learning environment. Secondly, factors influencing the use of interactive technology in a play-based environment were examined. This technology was introduced to a small (n = 13) rural kindergarten classroom using an experimental design embedded in a mixed methods approach. The teacher was keen to introduce technology to her class but was self-described as a beginner in using iPads for personal or teaching tasks. Small gains were noted between the control and intervention groups but they were not significant. Further, children were observed collaborating which supported prior research. Another observation was related to attention span, when an app became too challenging children would abandon the app or use a trial and error method to move to the next level. Lastly, when given choice, children were drawn to creative and entertaining apps rather than apps that were more pedagogically accurate but less creative. Although there was not a large gain in achievement, using interactive technology promoted student collaboration and engagement in a play-based learning environment. Small gains in mathematics achievement and high levels of engagement suggest that using interactive technology in the kindergarten classroom enhances learning of mathematics. Factors influencing the use of interactive technology included the quality of the app such that creative and fun apps promoted children’s engagement in learning mathematics. The level of difficulty of an app was a second factor influencing children’s use of interactive technology. If the difficulty level was too challenging, children became disengaged with the app.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle