Pedagogy for Mobile ICT Learning Using Video-Conferencing Technology
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper is to describe the pedagogical and related organizational approaches implemented for mobile learning utilized between a school board and its partnered institutions: Faculties of Education and research institutes.While the two learning events described here were intended to provide mobile ICT-enabled and collaborative learning opportunities for students, the research component of the project was designed to explore the adoption of video-conferencing technology and other collaborative Information and Communication Technologies (ICT) amongst educators.The objective was to evaluate, from the educators' perspectives, the benefits and obstacles associated with the use of emerging technologies within daily, classroom pedagogy.In order to do so, the authors have chosen two learning events that are very different in terms of their targeted populations, organizational complexity, and pedagogical goals.These learning events were also reflected upon by three in-service teachers from the school board (participants in one of the events), as well as five pre-service teachers, from one of the partner universities, who were observers of the events.A qualitative data analysis process revealed that these two groups have respectively realist and idealist views on ICT integration within schools.The authors concluded that ICT-enabled learning is best adopted through lived experiences and that those may be used to initiate and maintain paradigmatic transition between the various stages of learning on the teacher development continuum (idealist realist realistic-idealist), a process by which teachers become inspired users and promoters of innovative tools for mobile ICT learning in the classroom.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».