MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3128964522 · doi:10.56067/saetauniversitaria.v9i2.240

PERSPECTIVAS DOCENTES SOBRE EL USO DE LA TECNOLOGÍA EN CARRERAS DE LENGUAS EN DOS UNIVERSIDADES

2021· article· es· W3128964522 sur OpenAlexaboutno aff
Valentina Canese

Notice bibliographique

RevueLa Saeta Universitaria Académica y de Investigación · 2021
Typearticle
Languees
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Technology in Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPersonaPolitical scienceSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Las tecnologías de la información y comunicación (TICs), se han vuelto cada vez más presentes tanto en la vida cotidiana como académica. Con relación a la enseñanza de las lenguas como elemento fundamental en la comunicación de las personas esto es aún más notorio ya que las TIC brindan a los actores amplias oportunidades para comunicarse. Al mismo tiempo, su uso en la educación universitaria permite a los docentes incorporar el trabajo colaborativo que involucre más profundamente a los estudiantes en su aprendizaje. El objetivo de este este estudio es analizar las perspectivas docentes sobre el uso de la tecnología en las carreras de licenciatura en lengua en dos facultades pertenecientes a una universidad pública y una universidad privada. Este trabajo es parte de un estudio de caso comparativo cuyos datos provienen de un cuestionario sobre el uso de la tecnología desarrollada por Wozney, Venkatesh y Abrami (2006) en la Universidad de Concordia, Canadá. La misma fue aplicada a docentes de las carreras de lengua de dos universidades. Los datos fueron analizados a través de estadística descriptiva utilizando Microsoft Excel. Los resultados indican que los docentes de lengua tienen mayormente una actitud positiva con relación al uso de la tecnología ya que los ítems tales como “es una herramienta de aprendizaje valiosa”, “mejora mi desarrollo profesional” y “ayuda a acomodar los estilos de aprendizaje de los estudiantes” tuvieron una aceptación unánime. La mayoría también indicó que utilizan la tecnología frecuentemente o casi siempre. Las actividades más utilizadas incluyen las búsquedas en internet, preparación de materiales y el correo electrónico. Otras actividades utilizadas, menos frecuentemente incluyen los tutoriales, el uso de foros, la organización de un sitio web y el uso de portafolios digitales. El modelamiento en 3D y el uso de la tecnología como premio son las actividades menos utilizadas. Se concluye que, si bien las actitudes de los docentes hacia el uso de la tecnología en los procesos de aprendizaje son positivas, los procesos de integración están aún en un estado incipiente ya que muchos de ellos aún la utilizan para actividades básicas y no utilizan las herramientas más avanzadas y colaborativas. En este momento donde las TIC se han vuelto aún más centrales en el actuar diario de las personas, las instituciones deben apoyar a sus docentes proporcionando acceso a las herramientas y capacitación para poder aprovecharlas de modo a promover la colaboración y el pensamiento crítico. Abstract Information and communication technologies (ICTs) have become increasingly present in both everyday and academic life. Considering the teaching of language as a fundamental element in people's communication this situation is even more noticeable as ICTs provide actors with ample opportunities to communicate. At the same time, their use in university education allows teachers to incorporate collaborative work that involves students more deeply in their learning. The purpose of this study is to analyze university instructors’ perspectives on the use of technology in undergraduate language degree courses in two faculties from a public and a private university. This work is part of a comparative case study whose data come from a questionnaire on the use of technology developed by Wozney, Venkatesh and Abrami (2006) at Concordia University, Canada. It was applied to instructors in the language departments at two universities. The data were analyzed through descriptive statistics using Microsoft Excel. The results indicate that language professors and instructors have mostly a positive attitude towards the use of technology since items such as "it is a valuable learning tool", "it enhances my professional development" and "it helps to accommodate students' learning styles" were unanimously accepted. Most also indicated that they use technology frequently or almost always. The most commonly used activities include web searches, materials preparation, and e-mail. Other less frequently used activities include tutorials, using forums, organizing a website, and using digital portfolios. 3D modeling and the use of technology as a reward are the least used activities. The study concludes that, although teachers' attitudes towards the use of technology in learning processes are positive, integration processes are still in an incipient state since many of them still use it for basic activities and do not use the most advanced and collaborative tools. At a time when ICTs have become even more central to people's daily lives, institutions need to support their teaching staff by providing access to the tools and training to use them in ways that promote collaboration and critical thinking. Keywords: ICT use, language teaching, implementation

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0190,011
Communication savante0,0190,006
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLa Saeta Universitaria Académica y de InvestigaciónMême sujetEducational Technology in LearningTravaux en français237 207