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Enregistrement W4385550865 · doi:10.26522/jiste.v27i1.4338

Utah K-12 Teachers’ Perspective: Challenges and Changes with Technology Integration during COVID-19 Pandemic

2023· article· en· W4385550865 sur OpenAlexfundno aff
Katarina Pantic, Natali Gonzalez, Ryan Cain

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Society for Teacher Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital literacy in education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlWeber State University
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Cognitive dissonanceVideoconferencingPerspective (graphical)2019-20 coronavirus outbreakTechnology integrationOnboardingSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PsychologyMedical educationMathematics educationEducational technologyOutbreakMedicineMultimediaComputer scienceInfectious disease (medical specialty)VirologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In March 2020, the global health emergency caused by the COVID-19 pandemic brought about significant changes in classrooms around the world. This paper is part of a larger study that investigated how Utah teachers across the state adapted to technology integration during that period. Specifically, we present interview findings from ten teachers in Utah, which we analyzed using open and axial coding. The study identified four distinct challenges that teachers faced at the onset of the COVID-19 outbreak: increased stress, difficulties in transitioning to digital formats, Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK) dissonance, and students’ lack of technological knowledge. As a result, teachers began to reassess their pedagogical approaches and incorporate greater care for themselves and their students. In terms of technology, teachers reported an increased willingness to utilize technology and videoconferencing, as well as a shift toward digital formats and platforms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,005
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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