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Enregistrement W2901228070 · doi:10.15353/joci.v14i1.3403

Achieving digital inclusion of older adults through interest-driven curriculums

2018· article· en· W2901228070 sur OpenAlexvenueno aff
Jeanie Beh, Sonja Pedell, Bruno Mascitelli

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Community Informatics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)CurriculumDilemmaPsychologyFocus groupMedical educationExpectancy theoryQualitative researchCompensation (psychology)Life expectancyAction researchAction (physics)PedagogySocial psychologyMedicineSociologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One outcome of increased life expectancy is that older adults are leading active lives in their third age as they seize opportunities to learn new skills, pursue new interests and hobbies to challenge themselves. However, there are many misconceptions about older adults’ capabilities and aspirations, especially their attitudes towards technology. They are often misunderstood and seen to lack interest and motivation in the use of technology. Thus, this article examines interest-driven curriculums in order to achieve digital inclusion for older adults. Investigation methodology into this dilemma was best served with a mixed methods approach because, to date, there has been very little research about how technology could support older adults’ interests. The majority of the existing studies consulted were focused on school children in a classroom setting. Older adults can differ greatly in their general background and level of technical experience and knowledge. Consequently, it would be very difficult to conduct quantitative research with control groups to investigate single variables. In compensation, 131 older adults, five staff members and eight teachers participated in this study. Qualitative methods such as observations and interviews (one-on-one and focus group) provided a deeper insight into teachers’ experiences and teaching. Older adults were not always able to articulate their attitudes and problems with technology and consequently, observations were often a more effective means of data gathering. Finally, an Action Research approach was taken to trialling the concepts developed in the course of the investigation. This research comprised of four studies looked at expanding and extending on The Four-Phase Model of Interest Development by Hidi and Renninger (2006). The results show that when older adults are taught according to requests based on their pre-existing interests, it encourages long-term engagement of technology and ability to integrate technology into their everyday lives, thereby achieving digital inclusion amongst older adults.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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