Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic caused many schools around the globe to close their doors and relocate learning to virtual environments. Teachers were forced to transition the way they educated – from classroom to computer screen, from co-presence to distance, from hands on to hands off. High school teachers in New Brunswick turned to Microsoft Teams to help safely educate students from a distance. To investigate how Teams uniquely influenced the way teachers constructed, presented and shared knowledge, and how students responded to these approaches, I interviewed eight New Brunswick high school educators who taught in the Teams virtual environment during the 2020–21 school year, the first full school year of the pandemic. This article provides insight into some of the potential impositions and pedagogical constraints Teams placed on teaching practices; in what sense the software guided or limited teacher pedagogy and what challenges and opportunities teachers and students experienced; in what ways Teams might be reshaping ways of thinking, feeling, acting and knowing. As an approach to this investigation, Marshall and Eric McLuhan’s Laws of Media () are employed as an inquiry mechanism by which the generalizable rules, patterns and structures of Teams can be recognized and studied. Through these conversations, I observed the enhancement of anytime/anywhere learning; the obsolescence of the physical classroom; the retrieval of lectures; the reversal of connectedness to disconnectedness. The Laws of Media allow education reformers to gain insight into the effects of using Teams as an educational tool before cultural norms and practices become too entrenched in the system, affording education districts and departments time to understand them and make a judgement on if, how and when Teams will be used.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».