What Uses of Digital Technology Support and Enhance the Learning and the Engagement of Diverse Learners in High School Classes?
Notice bibliographique
Résumé
Modern technology plays an important role in helping students from all walks of life to overcome barriers and benefit from teaching and learning. However, due to a lack of knowledge or skills with regards to educational technologies, K-12 teachers struggle to harness the full potential of digitalisation to support student learning and engagement, causing a risk of marginalisation (Chevalère et al., 2021). The gap in using ICTs is known as the digital divide. Research literature has revealed three levels of digital divide: access, usage and outcomes. In response to these research gaps, the aim of this communication is to explore which high school teaching practices cater for learners’ needs and preferences for the sake of an inclusive use of digital technology that enhances their learning and engagement. As part of a research project funded by the SSHRC, we have conducted individual semi-structured interviews with high school teachers and students aiming to obtain in-depth qualitative data mainly through open-ended questions. A thematic analysis has been employed to inductively analyse the interview data and generate possible themes and categories based on the objectives of our study. Preliminary findings will be available in spring 2023, and will be shared at OTESSA conference
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».