A Hermeneutic Phenomenological Inquiry into Higher Education Educators' Engagement with Technology for Facilitating Higher Order Thinking Skills
Notice bibliographique
Résumé
Adopting a hermeneutic phenomenological approach, this study delves into the lived experiences of higher education (HE) educators who utilise digital technology to enhance Higher Order Thinking Skills (HOTS). Grounded in the philosophical frameworks of Heidegger (1927/1962) and Gadamer (1960/1975) and employing an adaptation of van Manen’s (2014) Methodology of Phenomenology, this research provides an in-depth emic perspective on how educators experience the use of digital tools to foster students’ HOTS. The study engages a diverse, international cohort of twelve HE educators from Australia, Canada, India, the UK, and the USA, covering key disciplines relevant to contemporary business schools.The study aims to enhances understanding of the intricate relationship between digital technology and educators' experiences in fostering HOTS. By exploring these experiences through an existential lens, it addresses ethical, cognitive, and affective dimensions. The findings resonate with insights from Beard (2018) and Hare (2022), affirming technology's dual role in education, as encapsulated in the 'pharmakon' concept, originally articulated by Derrida (1972) from his reading of Plato’s Socrates. This principle illustrates technology's capacity to serve both as a remedy and a poison, a duality further explored in digital contexts by Kern (2014) and Adams (2017). For example, while digital technologies promote connectivity and collaborative learning—serving as a remedy to traditional educational limitations—they can also lead to cognitive overload and superficial engagement, exemplifying its 'pharmakon' effect in supporting HOTS development.By focusing on educators' lived experiences through a phenomenological lens, the research illuminates how educators adeptly navigate the complexities and opportunities presented by digital tools. The findings underscore the necessity for a critical and nuanced understanding of technology's role in shaping educational practices and outcomes and advocates for a balanced, reflective approach to technology integration when supporting HOTS development. The study offers grounded insights to inform pedagogical strategies for HOTS development in the digital era.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,029 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».