Video Annotation as a Supporting Tool for Video-based Learning in Teacher Training – A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Digital video annotation tools, which allow users to add synchronized comments to video content, have gained significant attention in teacher education in recent years. However, there is no overview of the research on the use of annotations, their implementation in teacher training and their effect on the development of professional competencies as a result of using video annotations as a supporting tool for video-based learning. In order to fill this gap, this paper reports on the results of a systematic literature review which was carried out to determine 1) how video annotations were implemented in studies in educational settings, 2) which professional competencies were investigated to be further developed with the aid of video annotations in these studies, and 3) which learning outcomes were reported in the selected studies. A total of 18 eligible studies, published between 2014 and 2022, were identified via database search and cross-referencing. A qualitative content analysis of these studies showed that video annotations were generally used to perform one or more of three functions, these being feedback, communication, and documentation, while they also enabled a deeper content knowledge of teaching, reflective skills, and professional vision, and facilitated social integration and recognition. The convincing evidence of the positive effect of using video annotation as a supporting tool in video teacher training prove them to be a powerful tool supporting the development of professional vision and other teaching skills. The use of video annotation tools in educational settings points towards further research as well.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».