Mobile Makes Learning Free
Notice bibliographique
Résumé
The book provides new conceptual frameworks to understand good practice in the field of mobile learning. The book fills a gap in the current literature by drawing on examples of best practice from leading schools in the United States, Canada and Australia. The author visited thirty educational sites and interviewed over 100 eminent teachers, principals, district superintendents and academics in the three aforementioned countries to study the implementation of mobile devices such as smartphones and tablets in teaching and learning. During that period evidence and exemplars on issues that currently challenge educators worldwide such as modern pedagogies, digital citizenship, institutional change, equity and professional development were collected. The book presents a large number of case studies illustrating an effective integration of mobile learning and other technologies into the curriculum. The contents include topics that are at the core of current attempts by educators to meet the demands of 21st century learning. The book-Addresses issues related to the delivery of mobile learning (e.g., smartphones, tablets)-Presents real life scenarios from leading practitioners in the United States, Canada and Australia-Introduces a four-conversion model for whole-school school transformation-Provides principals with practical strategies to create effective communities of practice-Provides teachers with best practice examples and recommendations for using mobile devices in teaching and learning-Suggests practical activities and insights as to how to implement digital citizenship in schools
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».