DIGITAL LITERACY OF A TEACHER AS A FACTOR OF PEDAGOGICAL PERFORMANCE: FROM THEORY TO A DEVELOPMENT MODEL
Notice bibliographique
Résumé
In the context of rapid digitalization of the educational environment, the concept of digital literacy of a teacher acquires not only methodological, but also strategic significance. A modern teacher is not just a transmitter of knowledge, but a curator of the digital experience of students, an intermediary between technologies and meanings formed in the educational process. However, in practice, high saturation with digital resources does not always lead to an increase in pedagogical effectiveness. A paradox arises: having access to digital tools does not guarantee their effective didactic use. The article is devoted to the analysis of digital literacy as a key factor in pedagogical effectiveness. The authors , relying on the experience of implementing digital solutions in schools and universities, propose a theoretically substantiated and practically tested model for developing digital literacy in teachers. The study reveals the components of digital competence, determines the mechanisms of their influence on academic success, engagement and development of meta-skills of students. The proposed model for the development of digital literacy is based on the principles of adaptive learning, personalization of professional growth and pedagogical reflection. Particular attention is paid to the role of digital mentoring, microlearning and self-diagnostic tools in the formation of sustainable digital practices. The model is integrated into existing processes of advanced training and can be scaled both at the level of an individual educational institution and within the framework of state policy in the field of digital transformation of education. Thus, digital literacy is viewed not as an isolated skill, but as a holistic pedagogical resource capable of radically transforming the quality of education and improving the effectiveness of teachers in the digital age.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».