Learning to <scp>eRead</scp>: A qualitative exploration of young children's developing <scp>eReader</scp> practices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Previous eBook studies were primarily cross‐sectional surveys or experimental studies providing a snapshot of the impact of eBook reading on children's emergent literacy skills. Scholars have yet to characterize more fine grain developmental progressions in the use of eReaders and similar devices – that is, how children's eBook‐related practices evolve over time and what might be changing behaviourally over the course of repeated readings for any age group. Objectives This is the first study to characterize young children's (2 to 3 years) use of eReaders over the span of several months under semi‐naturalistic conditions. Methods Twenty five mothers and their 2.5‐ to 3.5‐year‐old child engaged in a series of documentation exercises and interviews around use of a novel eReader device. This study is exploratory and deductive in nature, and hypotheses were not set forth a priori. Results and Conclusions The results of the present study suggest that children develop increasing mastery of the affordances of eReaders as their device exposure increases. Over time, their ability to independently engage with devices rapidly increases. They transition from needing technical support from parents and high levels of encouragement to attend to literacy content over hotspots, to sometimes using the device independently, to considering the device a mainstay in their home – no longer a novelty. Implications for practice and/or policy The developmental usability patterns noted in this study extend our naturalistic understanding of young children's dexterity with digital devices and point to methodological approaches that might yield more ecologically valid findings in future studies.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».