Impact of Using Technology on Teacher-Student Communication/Interaction: Improve Students Learning
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to investigate the teachers’ and students' views on using technology and its effect oncommunication/interaction. As noteworthy results have been succeeded in educational technology in recent years,evaluating the effects of technology integration on communication is now possible. Moreover, the impact oftechnology on the teachers' and students' communication is considered important. The present study examines thefactors or the impact of using technology between teacher-student communication/interaction in Turkey. This paperproposes both innovation diffusion theory (IDT) and integrating technology acceptance model (TAM) fromeducational communication perspectives. The case study method was used in the research. Case study is one of thequalitative approaches and requires in-depth analysis of a case resulting in a narrative description of behaviour orexperience of a person or a group. The sample of this study consists of 95 participants (77 students and 18 teachers)from a secondary school in Bursa/Turkey. Semi-Structured interviews were carried out with the participants includingissues; "using education technology on teacher and student technologies, the effect of using education technology andto improve teacher-student communication should be used asolution proposals for technologies in classrooms".Maxqda 11 program was used for the analysis of the interviews. As a result of the interviews, participants have beensuggested to use tablets in classrooms, sound insulation, use of never ending pen and no ringtones. The findings showthat the choice of educational technology is related to teachers’ perception which is communication/interaction withthe student can be enhanced using technology. However, the opposite is true for students.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».