Navigating technology in the classroom: a scoping review of technology use during peer collaboration in early educational settings
Notice bibliographique
Résumé
Early educational settings such as early childhood education and care and kindergarten (i.e. formal schooling) are important contexts to foster children’s peer collaboration, an important skill for the twenty-first century. The prevalence of technology in early educational settings has continued to increase rapidly in ways that can support the development of peer collaboration. The purpose of this scoping review, therefore, was to identify the types of technology used to support peer collaboration in early educational settings. The search was conducted in ERIC, PsycInfo, Education Source, and Child Development and Adolescent Studies. This scoping review is based on 24 articles that incorporate use of technology during peer collaboration in educational settings with at least one child between the ages of zero to six years of age. The results of this review found six types of technology hardware (iPads, computers, robots, Microsoft Kinect, multi-touch tables, and cameras) and seven software types (video games, digital drawing, media capture, mixed reality, tangible programming, multimedia editing, and content delivery) that were used to support the development of collaboration in early educational settings. While interacting with these hardware and software types, children were observed engaging in the following collaborative skills: exchanging ideas, turn-taking, negotiating, sharing, joint understanding of goals/processes, joint action, and other behaviours. Findings from this review synthesise empirical evidence that can serve as a tool for educators and researchers when considering the integration of technology in the classroom to foster early peer collaboration skills.
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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 | 0,013 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».