Technology and K-12 Environmental Education in Ontario, Canada: Teacher Perceptions and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
This research explores the perspectives of kindergarten through to Grade 12 (K-12) teachers on incorporating information and communication technology (ICT) into the environmental education (EE) curriculum. In the context of the increasing influence of ICT in education, this study examines both the potential enhancements ICT offers to EE and the challenges it poses. Using data from an online survey and an in-person focus group, the investigation addresses the capacity of ICT to promote environmental stewardship and personal growth, alongside concerns regarding technology’s potential to alienate students from nature and the divided opinions among educators regarding optimal technology use. Attention is given to systemic barriers that complicate EE integration and the variability of its implementation in Ontario, Canada, where EE is mandated across K-12 curricula. The findings illuminate educators’ concerns about digital dependencies among their students and the difficulty they face in striking a balance between the use of ICT and non-technical pedagogical approaches when engaging students in environmental lessons. Importantly, study participants identified limited contemporary and timely technological tools to support EE delivery that deemphasize using personal mobile devices (e.g., smartphones and tablets). In response, we recommend three forms of technology (and accompanying lesson ideas) that are affordable, easy to integrate into classrooms, and do not require off-site trips, thereby enhancing accessibility and equity. This study’s implications are aimed at educators, policymakers, and stakeholders seeking to enhance EE delivery within a technologically evolving educational framework and ensure the development of environmentally conscious 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».