Understanding teachers’ usage of YouTube as a pedagogical tool: A qualitative case study of basic school teachers in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
YouTube has been widely considered as a pedagogical tool over the last few decades. Recent findings from research portray YouTube videos as an instructional part of learning that contributes to best practices in teaching. Much of the studies have focused on usage by teachers and students at the tertiary level without much attention given to basic school teachers. Using an exploratory qualitative case study design and the ICT Pedagogical Beliefs Classification framework, we explored teachers’ usage of YouTube as a pedagogical tool. We drew on the experiences of 18 teachers in 3 private schools in Ghana to find out how Youtube was used in instruction. Four dominant ways of usage were identified. YouTube was used as a teaching tool, a means of enhancing specific topics, a means of learning new and varied ways of teaching, and as a means of developing teachers’ professional competence. Findings showed that whilst some of the ways of usage align with constructivist methods of teaching others still fall within traditional and teacher centred approaches to teaching. We argue that for teachers to enact meaningful pedagogies with technology through a more student-centred model, their knowledge and skills need to be developed alongside the reshaping of their motives and reasons and subsequently the ways in which they use technology for teaching. We recommend the planning and reinforcement of innovative instructional design of technological integration for teachers through informed policy and the use of training interventions to build new skills geared towards constructive and creative teaching suited to developing a net generation of students.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».