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Enregistrement W3160335138 · doi:10.2196/26197

Evaluating a Middle-School Digital Citizenship Curriculum (Screenshots): Quasi-Experimental Study

2021· article· en· W3160335138 sur OpenAlexvenueno aff
David S. Bickham, Summer Moukalled, Heather K Inyart, Rona Zlokower

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumProsocial behaviorPsychologyMedical educationMental healthPoison controlApplied psychologyPedagogyMathematics educationSocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Screenshots is an in-school curriculum that seeks to develop positive digital social skills in middle school students with the long-term goal of improving their health and well-being. The program imparts knowledge and teaches skills upon which young adolescents can build a set of beliefs and behaviors that foster respectful interactions, prosocial conflict resolutions, and safe and secure use of communication technology. Intervening in this way can improve young people’s mental health by limiting their exposure to cyberbullying and other forms of negative online interactions. This study reports on an evaluation of the Screenshots program conducted with seventh graders in a public school system in a midsized New England city. Objective This study aims to determine the effectiveness of the Screenshots program in increasing participants’ knowledge about key concepts of digital citizenship and in shifting beliefs and intended behaviors to align with prosocial and safe online interactions. In addition, the study examines whether the program has varying effects on males’ and females’ conflict and bullying resolution strategies. Methods This quasi-experimental evaluation was conducted in four middle schools in which one group of seventh graders received the Screenshots curriculum and another did not. Before and after the curriculum, all students completed a questionnaire that measured their knowledge of and beliefs about digital citizenship and related online behavioral concepts, their attitudes regarding strategies for stopping online bullying, and their intended online conflict resolution behaviors. Results The sample included 92 students who received the curriculum and 71 students who were included in the comparison group. Pre- to postinstruction retention rates ranged from 52% (33/63) to 84% (21/25), varying by school and condition. The results showed an increase in knowledge about key curricular concepts for some students (F1,32=9.97; P=.003). In response to some individual items, students decreased their belief supportive of a negative online behavior (F1,76=9.00; P=.004) and increased their belief consistent with an online safety behavior (F1,42=4.39; P=.04) compared with the comparison group. Gender moderated the results related to conflict resolution, with males from one school reducing their endorsement of an aggressive option (F2,40=5.77; P=.006) and males from another school increasing their reported tendency to pursue a nonaggressive option (F2,28=3.65; P=.04). On average, participants reported learning something new from the classes. Conclusions This study represents a rare evaluation of an in-school digital citizenship program and demonstrates the effectiveness of Screenshots. Students’ increased knowledge of key curricular concepts represents a foundation for developing future beliefs and healthy behaviors. Differences in how adolescent males and females experience and perpetrate online aggression likely explain the conflict resolution findings and emphasize the need to examine gender differences in response to these programs. Students’ high ratings of the relevance of Screenshots’ content reinforce the need for this type of intervention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,345 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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