Capability Approach in Technology-Enhanced Tertiary Education: Looking for New Directions
Notice bibliographique
Résumé
The Latvian-Ukrainian project "Gender aspects of digital readiness and development of human capital in regions" (LV-UA/2018/3) highlighted some peculiarities in educator and student attitude to Information Technologies (IT) that is positive in major but currently their appropriate usage lacks behind the possibilities Digital Technologies (DT).This study, among others, raised two questions that are addressed in this article: "Does gender significantly affect educator and student attitude to DT?" and "Is educators' current digital competence a comprehensive and sufficient target to meet modern rapid changes?"Some findings have pointed out essentialities in competence development and attracted the researcher attention to sources of attitudes, as well as challenged looking for a new direction to an appropriate pedagogical provision for further development of educator and tertiary student digital competence.The aim is to provide a theoretically-based introduction to the capability approach in using DT while building the capacity of the internal and external environment of higher education.The theoretical investigation draws on the theory of attitude sources and capability approach of educators and students; the empirical data illustrate the theoretical statements of attitude to IT.The empirical research methods and tools to illustrate theoretical considerations are questionnaires "Personal cultural orientations", "Cultural values scale", and "Scale to measure attitudes toward IT"; data processing followed the procedure suggested by the methodology of each tool.The research base is made up of 1013 respondents (n = 260 in Latvia; n = 753in Ukraine).The article advances arguments in favour of the capability approach to be discussed as a possibility to introduce a new pedagogical direction to further improve educators' competencies.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».