A Design-Based Research Approach to Bridge Teacher Aspirations and Goal-Setting
Notice bibliographique
Résumé
ICTD research has often faced challenges in transferring findings across different projects or general HCI due to its specificity to local communities. Theory-driven research, such as aspirations, can bridge work across communities. However, designing technology for emerging theories like aspirations is inherently complex. This study employs a Design-Based Research (DBR) methodology to explore designing digital tools for teacher aspirations in rural Côte d’Ivoire. First, we interviewed teachers and found the important role of digital literacy in their aspirations. Then, we conducted four focus groups with 16 teachers to understand their weekly planning practices and challenges. We found that teachers rely on collaboration to help set goals and classroom activities, but this collaboration was inconsistent and often inaccessible. Based on this context, we designed a prototype in Google Forms to scaffold planning for teachers and evaluated it through four additional teacher focus groups. Completing a DBR iterative cycle, we reflect on design principles to further develop similar technological supports for teachers in low-infrastructure contexts. The study contributes by demonstrating the value of DBR in designing for teacher aspirations and highlighting the importance of digital literacy, collaboration, and goal-setting in achieving teacher aspirations.
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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 | 0,116 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,016 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».