The Contribution of Student-Centered Pedagogy to the Effective Use of Educational Technology: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
It is no longer a question whether technology should be integrated into the classroom. The focus has shifted to how to use it to enable and promote effective learning. For better or for worse, technology is pervasive in our lives, and educational settings are no exception. However, it is not sufficient to employ educational technology simply because it is available. How technology is deployed, when and for what purposes it is used, what kind of learning it is applied to, and which categories of students it affects, are now of prime importance. This paper presents findings of a meta-analysis (M-A) that investigated differences between teacher-centered and student-centered (T-C vs. S-C) pedagogical practices in their effect on educational technology use as measured by student achievement outcomes. To describe S-C strategies, eleven instructional dimensions were identified from our previous work. Findings, based on 168 independent effect sizes (ESs) comparing T-C with S-C revealed a weighted average of g+=0.402 indicating that educational technology moderately increases learning achievement outcomes. Significant findings are reported, with four dimensions -Course design, Problem type, Conceptual level, and Peer collaboration - strengthening the impact of educational technology on students’ achievement, and in one dimension - Pacing/Flexibility - weakening it.
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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 | 0,058 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».