Supporting Young Learners Through a Multimodal Digital Storytelling Activity
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the results of a small-scale qualitative case study that explored a tutor’s role in supporting young learners through a digital storytelling (DS) activity through Microsoft PowerPoint. The two children who participated in this study were in grade one and attended private schools in Canada. Participatory observations, field notes, interviews, the children’s narratives, and observational narratives were the primary sources of data. The children carried out a DS activity during three separate sessions for each child that involved planning the story, enacting the story, creating and editing a storyboard with cameras and computers, and lastly, celebrating the stories they produced with their family members. We found that the tutor played an important role in making the activity purposeful, authentic, and passion-led (Anderson, 2016). We also found that the tutor helped the children represent and understand meaning through an integration of modes, supported their use of technology, engaged their interest throughout the activity, and encouraged self-reflection on their narrative writing skills. Our findings point to the need for future research on how digital storytelling activities can be carried out in mainstream classroom settings, where teachers can schedule one-on-one conference sessions to support children as they become multimodal composers.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».