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Enregistrement W3009005874 · doi:10.18806/tesl.v36i3.1320

Language Teachers' Digital Mindsets: Links Between Everyday Use and Professional Use of Technology

2019· article· en· W3009005874 sur OpenAlexfundvenueno aff
Sofia Cementina

Notice bibliographique

RevueTESL Canada Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital literacy in education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityMcMaster University
Mots-clésAffordanceMindsetPedagogyTechnology integrationPsychologyEducational technologyLanguage educationSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Innovations in digital technologies have the potential to alter how people think, learn, communicate, and collaborate with others. Whereas changes in technology and its affordances have transformed social contexts and learning environments, instructors’ beliefs about digital technologies and pedagogy can affect technology integration behaviours and language teaching practices. This study used a two-phase approach to gain insights into teachers’ digital mindsets and their personal and professional use of technology. In total, 50 teachers were surveyed regarding their technological beliefs and practices, and, among them, three second language teachers were selected and interviewed. Results illustrate that participants recognized and embraced the affordances of digital technologies in their own lives, yet they failed to see their significance in language teaching and learning. Their attitudes and intentions associated with technology uses were compartmentalized; while teachers’ everyday practices were more digital and socially mediated, they struggled to adopt more technology-based teaching practices. Participants identified the lack of training in technology integration in language teaching hindered their use of digital resources, but findings indicate that the teachers’ reluctance to explore emerging technologies and their own technological beliefs and experiences influenced their mindset and teaching practices. Implications and recommendations for second language instruction are discussed. Les innovations de la technologie numérique ont le potentiel de modifier nos manières de penser, d’apprendre, de communiquer et de collaborer. Or, même si l’évolution technologique et ses affordances, ou potentialités, ont transformé les contextes sociaux et les milieux d’apprentissage, les croyances des professeurs concernant les technologies et la pédagogie numériques peuvent néanmoins influer sur les comportements relatifs à l’intégration des technologies aux pratiques liées à l’enseignement des langues. La présente étude est le compte rendu d’une approche en deux étapes adoptée afin de permettre de mieux comprendre la mentalité des professeurs face au numérique ainsi que leurs utilisations personnelles et professionnelles de la technologie. En tout, 50 professeurs ont fait l’objet d’un sondage concernant leurs croyances et leurs pratiques technologiques, y compris trois professeurs de langue seconde qui ont été sélectionnés pour une entrevue. Les résultats démontrent que même s’ils reconnaissent et recourent aux affordances des technologies numériques dans leur vie personnelle, les participantes et participants n’en reconnaissent point l’importance pour l’enseignement et l’apprentissage des langues. Leurs attitudes et intentions en lien avec les utilisations de la technologie étaient compartimentées : même si leurs pratiques quotidiennes étaient plus numériques et paissaient davantage par les médias sociaux, les professeurs avaient du mal à adopter des pratiques pédagogiques davantage fondées sur la technologie. Les participantes et participants ont précisé que le manque de formations dans le domaine de l’intégration de la technologie dans l’enseignement des langues les empêchait d’utiliser les ressources numériques, mais les constatations de l’enquête indiquent toutefois que leur répugnance à explorer les nouvelles technologies ainsi que leurs croyances et expériences technologiques personnelles avaient une influence sur leur mentalité et leurs pratiques pédagogiques. L’étude renferme une discussion des implications de cet état de fait et offre des recommandations pour l’enseignement d’une langue seconde.

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)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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