Using Technology in Secondary Education to Support Engagement and Learning: Students’ Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
When examining the use of technology in secondary school classes, students’ perspectives have been little investigated in the scientific literature, notwithstanding the importance of their perceptions on how technology benefits their engagement and learning. The objective of this study was to investigate how secondary school students perceive the use of technology in their classes and how it supports their engagement and learning, as well as related success factors. The study followed a descriptive and qualitative research design, through semi-structured individual interviews with 40 students enrolled in 16 different secondary schools in Quebec (Canada). Data were analyzed using a general inductive approach with the aim of meeting the overall objective of this study, while categorizing the main uses of technology in secondary school classes according to the Interactive-Constructive-Active-Passive (ICAP) framework. Our findings suggest that there are technology uses promoting student engagement and learning in each mode of the ICAP framework, depending on the specific context. Students view technologies as tools whose usefulness depends on their respective affordances in different teaching and learning situations. The findings also suggest that students need to be educated in matters of digital technology and choices need to be provided regarding the use of technology or paper and pencil to overcome barriers to their engagement and learning.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».