Mobile learning frameworks and pedagogy: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article provides a systematic review of mobile learning frameworks that address issues of pedagogy published between 2011 and 2022. The objective of the review was to gain a clear picture of recent developments in mobile learning frameworks to provide an understanding of current directions in mobile learning pedagogy. Eighteen peer‐reviewed journal articles that presented new mobile learning pedagogical frameworks were examined and evaluated based on the characteristics of each framework. The two main areas of analysis were the pedagogical approaches integrated into the frameworks and their definitions of mobile learning. We conclude that mobile learning frameworks have become more diverse over time, in many cases tending to focus on specific aspects of mobile learning rather than attempting to address overarching concepts. With respect to pedagogies and their underlying theories of learning, social constructivism, heutagogy, collaborative learning, experiential learning, inquiry‐based learning, and student‐centred learning were mentioned most frequently. However, although many frameworks make reference to pedagogy, there is limited analysis of how mobile learning pedagogy might be defined as distinct from other contexts of learning. The key characteristics of mobile learning, consistent through most of the reviewed frameworks, comprise the portability of mobile devices across multiple contexts, connectivity, and accessibility, as well as learner‐centredness (including personalisation and self‐regulation). One key aspect of identifying the uniqueness and future potential of mobile learning is the special affordances addressed by mobile learning theory. We conclude that this is an area where further research is required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».