Swipe-Technology’s Influence in Born Digital Culture: Redesigning Pedagogy in Early Childhood Education
Notice bibliographique
Résumé
This essay examines the ways in which technology defines and divides generations and considers how swipe-technology (touch-screen technologies) shape emerging learning styles. Specifically, it focuses on the research currently being investigated on how forms of digital literacy represent a radical shift, away from traditional forms of literacy (Prensky, 2001a, b; Frand, 2000; Prensky, 2001b; Tapscott, 1997; Franco, 2013; Plowman & McPake, 2013; Infante, 2014; Passey, 2014) and evaluates various claims made about the social consequences of such change. This paper emphasizes the impact that swipe-technology has on young children during early stages of their development and seeks to answer the following question: what are the consequences of digital language becoming the Born Digital’s (Franco, 2013) primary form of expression? The paper draws on some traditional theories such as those of Mannheim (Kecskemeti, 1952) and Vygotsky (1929, 1962, 1978) to provide a broader contextualization. In so doing, it hopes to contribute to the dialogue about how educational institutions should be redesigned to accommodate new media technologies.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».