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Enregistrement W571461015

L'incidence de l'utilisation de l'ordinateur a des fins personnelles sur la motivation et l'engagement scolaire

2011· dissertation· fr· W571461015 sur OpenAlexaffabout
Roch Chouinard, Normand Roy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender and Technology in Education
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)PsychologyInformation and Communications TechnologySubject matterComputer literacySubject (documents)Mathematics educationPedagogyCurriculumComputer scienceLibrary scienceGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis’ subject was to study the relationship between the personal uses of computers and motivational attitudes in science. Even though computer uses in educational context have been extensively studied in recent years, the bulk of the research was focused on describing the impact of computer activities and utilizations at school on achievement and motivation in different subject matter. However, little is known about the impact of personal uses of computer on school experience. Moreover, despite an increase of households with computers, not every child has the same opportunity to use them. These children do not develop their computer literacy outside school, and this phenomenon could have an effect on academic related tasks. Some studies have focused on the effect of computers (their presence and use) on academic performance. Although they are unanimous about the positive impact of computers, researchers remain cautious in their conclusions (Beltran et al., 2008; OCDE, 2006). They stress that a direct cause to effect relation is not easy to establish. Moreover, those studies mainly examined school achievement. We wanted to address the issue differently: to determine the relation between personal computer uses and motivation at school. For this purpose, motivation in sciences was chosen. This subject matter often requires skills associated with ICT and computers. To do so, 331 students from public high schools in the Montreal area, in the regular sciences classes in 7th and 8th grade were selected. They completed a questionnaire composed of 7 motivational scales and several ICT usages questions. To meet our objectives, we established ICT profiles, based on personal uses of computer. With those profiles, we examined differences within motivational characteristics (competence beliefs, anxiety, interest and achievement goals) and commitment for the sciences courses. Our results show that time spent on personal computer use does not necessarily have a negative impact on school. We found that students who frequently use computers in their spare time, with a variety of usage, have more positive motivational characteristics. However, by delving deeper in our results, we found that the type of uses could be linked to positive or negative inducing effects on the motivation to learn. Indeed, students who use computers mostly for communication and playing games have less motivation that student with more various usages. Moreover, communication uses seem to be the most problematic type of usage while uses with intellectual nature have a more positive effect. Our study found that having a computer at home is not a synonym of frequent usage by young people. Our results suggest that the key to motivational success is the use made of the time spent in front of the computer not only the time spent. By encouraging uses of intellectual nature, we increase chances of developing positive technological habits that will be essential in tomorrow’s society. Keywords: Motivation, information and communication technology (ICT), personal uses of computer

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,269 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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