Leading the Charge: Shaping the Integration of Technology
Notice bibliographique
Résumé
If the advancement of technology and knowledge were to somehow freeze today, current students would have a very fair chance at leading successful careers and being positive contributors to societies of the future. For obvious reasons, that is not going to happen. Watching television for a handful of minutes or browsing the internet for a short while will more than likely alert the user to the reality of technology: it is ever-changing, endlessly advancing, and rapidly evolving beyond imagination. In light of this, teachers and leaders face one of the most important, yet one of the most challenging, tasks: how can educators effectively prepare learners for this continuous advancement in technology? Developing future-ready learners requires teachers and leadership teams to embrace changes in technology and hone their practices to reflect that. Ideally, educators must incorporate the teaching of skills and competencies related to the creation and use of technology, so that future generations have the tools to be successful contributors to their societies. Likewise, leaders must take full advantage of their influence in order move teacher practice forward. Maintaining a balance between being a catalyst of change and empathetic to the needs of others will likely result in positive changes towards making the use of technology a staple of every classroom. The shift in teaching and learning discussed in this paper is not simply the addition of gadgets to the classroom setting, nor is it a call for some written work to be typed, coding challenges to be completed sporadically, and the building of Lego Mindstorms as STEM projects. While these activities definitely involve the use of technology, the idea is for educators to build learner confidence and skills to be able to use any technology that becomes available, and to problem-solve and collaborate to create and invent within all the different realms of technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».