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Enregistrement W4402785757 · doi:10.18438/eblip30553

A Survey of Public Library-Led Digital Literacy Training in Canada: Perceptions of Administrators and Instructors

2024· article· en· W4402785757 sur OpenAlexafffundvenueabout
Brian Detlor, Alexander Serenko, Tara La Rose, Heidi Julien

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Information Literacy
Établissements canadiensOntario Tech UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPerceptionMedical educationTraining (meteorology)LiteracyInformation literacyAdult literacyLibrary sciencePsychologyPedagogyComputer scienceMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective – This paper presents the results from a survey of administrators and instructors at public libraries across Canada investigating the delivery of digital literacy training led by public libraries. The goal of the survey was to capture a snapshot of the Canadian public library-led digital literacy training landscape and to explore differences in perceptions of training activities between public library administrators and instructors. Methods – An online survey was distributed to administrators and instructors at public libraries across Canada with the help of two national public library associations. The survey instrument was developed based on a theoretical framework from the research team’s prior case study investigations of community-led digital literacy training. The survey included closed- and open-ended questions concerning the availability of adequate/sustained funding, the adequacy of dedicated classroom resources, the competency of teaching staff, the helpfulness of support staff, the amount and frequency of knowledge sharing of best practices, the amount of rigorous and regular performance measurement, the scheduling of the training provided, the skills taught, the pedagogical approaches used, and the marketing carried out. Responses were analyzed using both quantitative and qualitative data analysis techniques. Results – Public library administrators and instructors in Canada are generally satisfied with the delivery of digital literacy training; however, room for improvement exists. Instructors are more positive about the delivery of this training than administrators. Findings support and extend the research team’s conceptual model, specifically in terms of providing more insight and clarity on how the learning environment and program components affect the delivery of digital literacy training led by public libraries. Results highlight how training is situated in context and how libraries need to fine-tune the delivery of this training in ways that are reflective of libraries’ learning environments and program components. Conclusion – Results are of high interest to researchers and library practitioners who wish to leverage evidence-based library and information practice to understand and address the factors affecting the successful delivery of public library-led digital literacy training. Though funding is always an obstacle for any public service organization, libraries can make improvements to the delivery of their training in other ways, such as carrying out more robust performance measurement and using results more transparently, participating in more knowledge-sharing opportunities, and better understanding learner needs and preferences.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,683
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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