Can Digital Technology Bridge the Classroom Engagement Gap? Findings from a Qualitative Study of K-8 Classrooms in 10 Ontario School Boards
Notice bibliographique
Résumé
This study examined impacts of digital technology on a key component of the socioeconomic gap in education—gaps in student classroom engagement. Whereas print literacy has long been a source of such gaps, newer “digital divide” theories claim classrooms that use digital technology are perpetuating them further. However, these claims are not grounded in close empirical observation and may now already be dated. We aimed to advance understandings of the impact of digital technology on student engagement by examining robotics, tablets, and smart board usage across a range of classrooms, using a conceptual framework that blends theories of interaction ritual chains (IRC) and cultural capital (CC). Data came from observations and interviews with teachers and students in K-8 classrooms across 10 Ontario school boards. We report three major findings. First, almost all students across socioeconomic strata engaged easily and enthusiastically with digital technology. Second, technology spawned new classroom rituals and cultural valuations. Third, digital technology provided connections between school dictates and students’ peer-based and home lives. We argue that digital technology has the potential to narrow classroom engagement gaps that are generated by conventional print media. We end by discussing avenues for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».