Starting from ‘scratch’: Building young people’s digital skills through a coding club collaboration with rural public libraries
Notice bibliographique
Résumé
While digital infrastructure is clearly a critical factor in addressing the digital divide for rural society, it is only one component in realising the benefits of information and communication technology (ICT). It is increasingly acknowledged that citizens, governments, and businesses need to develop skills and motivations to use technologies. It is also recognised that young people and their rural communities are among those who gain the least from opportunities to engage in and benefit from an ever-evolving digital society. As with other areas of rural development, local community institutions and actors assume their own leadership in developing initiatives to overcome challenges and advance digital literacy and in this regard, public libraries have led and continue to hold considerable potential to champion this area. This article reports on the experiences of a 14-month community-based collaborative research project with public libraries engaged in a process of developing coding clubs for children and youth in rural Manitoba, Canada. Our research sets out to answer the questions: first, whether it is viable for public libraries to cultivate advanced digital skills among rural youth and contribute to bridging the rural-urban digital divide by running coding clubs following the CoderDojo model? And second, what are the critical conditions to ensure the success of public library coding clubs? In examining some of the experiences encountered in adopting the coding club as a model of digital literacy building, we discuss wider themes for rural public libraries interested in advancing digital literacy building within their communities.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».