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Enregistrement W2972290004 · doi:10.1080/13540602.2019.1662778

Teacher Candidates’ Perceived Learning in an International Exchange Program: An ICT Course Example

2019· article· en· W2972290004 sur OpenAlexaffabout
Zuochen Zhang

Notice bibliographique

RevueTeachers and Teaching · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Education and Multiculturalism
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesSouthwest University
Mots-clésInformation and Communications TechnologyCourse (navigation)Mathematics educationPsychologyPedagogySociologyComputer scienceEngineeringWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reports the perceived learning of a group of Chinese teacher candidates who audited an ICT (Information and Communication Technologies) literacy course while participating in an exchange programme between Southwest University in China and the University of Windsor in Canada. Data were collected through 1) reflective notes written by visiting students and 2) semi-structured interviews conducted with them towards the end of their visit. The majority of participants stated that the learning experience helped them to realise the important role theory plays in the learning of ICT and to seek ideas of how to creatively integrate ICT in their future classrooms. Participants with limited ICT knowledge and skills reported that by being exposed to various functions of frequently used programmes and many free software programmes, they felt more confident in using ICT in their own teaching. Furthermore, those with strong ICT backgrounds found that the course helped them to understand the relationship among ICT, society, and pedagogy. The teacher candidates’ perceived learning included aspects of culture and pedagogy in addition to ICT knowledge and skills. Coming to know in ways like this is critically important to international partnerships and foundational to reciprocal learning where each learns from the other.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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