Notice bibliographique
Résumé
ii Scant research has explored how professors in Canadian universities use Twitter as a teaching tool or to augment knowledge about their subject disciplines. This case study employed a mixed-method approach to examine how professors in an Ontario university use Twitter. Using a variation of the technology acceptance model, the survey (n = 17) found that professor participants—41.2 % of whom use Twitter—perceive Twitter as somewhat useful as a teaching tool, not useful for finding and sharing information, and not useful for personal use. Participants ’ gender and number of years teaching are not indicators of Twitter use. Furthermore, the level of support from peers and the university may be reasons why some do not use Twitter or have stopped using Twitter. Face-to-face interviews (n = 3) revealed that Twitter is not used in classrooms or lecture halls, but predominantly as a means of sharing information with students and colleagues. Another deterrent to using Twitter is not knowing who to follow. Findings indicate that some professors at this university embrace Twitter, but not necessarily as an in-class teaching tool. The challenge and the advantage of using Twitter is to discover and follow people who tweet material and to select relevant material to pass along to students and colleagues. Professor participants in the study found a use for the social network as a means to increase student engagement, create virtual information-exchange communities, and enrich their own learning. iii
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 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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,007 |
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 ».