ICT’s perspectives in context-driven learning initiatives: using a collaboration platform for research in primary education
Notice bibliographique
Résumé
In the 21st century, creating better learning environments for students implies the integration of information and communication technologies (ICT) in didactic practices. As a matter of fact, the development of online tools such as Edmodo offers several opportunities for collaboration between classrooms around the globe. In this respect, the multi-iteration study “TEEC - Educational Technologies for Teaching in Context” makes use of computer-mediated environments, synchronous and asynchronous, within a didactic model of context-based learning approach between Guadeloupe and Québec. Our project focus on students’ investigations on scientific objects of study in diverse disciplines and in different educational levels. For two experimentations in elementary schools, focusing on sustainable development and linguistics, Edmodo platform was implemented as the asynchronous tool for communication among our participants aged 9-12 years old. This paper elucidates the opportunities and the challenges on adapting Edmodo as a supporting tool for sharing in context-driven learning initiatives. The Design-Based Research (DBR) methodology is used for studying and validating our science learning didactic approach. Hence, DBR principles are also applied to the assessment of Edmodo as an asynchronous platform within our two successive iterations in primary education. In accordance with the global learning objectives of the project, data collected, principally through group notes (messages, documents) in Edmodo, aims to identify patterns on students’ participation, engagement and interaction in an asynchronous mode. Additionally, our article is nurtured by observation notes concerning the introduction process and the implementation stage of Edmodo to our participants. Our ultimate objective is to provide insights on the use of Edmodo as an asynchronous digital workspace for collaboration and sharing in context-dependent learning situations in elementary education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».