Integrating Literature with Technology and Use of Digital Tools: Impact on Learning Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
The teaching of literature involves understanding of emotions and feelings of the characters, plot constructions, setting, themes and drawing picturesque images. The aesthetics of teaching literature though lies in reading and understanding the text in its natural way; however, with the advent of technology and compulsive transition to online teaching, integration of technology and digital tools with teaching of literature has become a necessity. This study aimed at examining how to incorporate technology and digital tools in literature classrooms, to ensure attainment of learning outcomes. Digital tools currently adopted to teach literary texts include visualizations, digital editions of classics, storytelling through videos, graphic novels, interactive hypertexts and distant reading of the texts. Visualization tools, for example, can explain word patterns and sentence structure in a story, build digital artifacts, create digital maps of a novel’s setting, and convert themes into images. This study utilized a questionnaire survey with two learner groups, control and experimental, identified through purposive sampling, and in-depth interviews with six instructors who taught literature courses in a leading Saudi university. The focus of this mixed method research study was to see whether technology had done justice with the literary texts and helped achieve the intended learning outcomes. The study found out that with the help of technology students learned literary texts from multiple dimensions; however, the primary concern while integrating technology with teaching of literature should be to help students achieve learning outcomes. The study reiterated that whatever the media or the means to teach literature, if the learning objectives are achieved, combining technology with literature teaching will rather be a paradigm shift.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».