Educational Technology in Elementary Teaching: Philosophies and Practices of Selected Teachers
Notice bibliographique
Résumé
Technology is present in almost all of society, including education. While there is increased use of various forms of technology and their applications, it is also essential to understand the philosophies and beliefs of elementary teachers and their decision points in incorporating technology into their teaching practice. This study aimed to systematically review the educational technology used in elementary teaching and document and describe the philosophies and practices of selected teachers. The researcher used the PRISMA model to review literature and group best practices into five areas: Teaching Methods, Instructional Materials, Interaction and Collaboration, Assessment, and Accessibility. Data was collected through surveys and a Focus Group Discussion (FGD). One survey question used SAMR descriptors to assess how often and in what ways teachers used technology in class. These helped identify which practices worked well for both teachers and students. To see if teachers followed best practices found in literature, the researcher included them in the survey and confirmed them in the FGD. A Teaching Philosophy test also identified each teacher's dominant philosophy. Results were analyzed qualitatively. The study found that even with some challenges, elementary teachers used technology in varied ways aligned with global best practices. The literature review highlighted effective strategies from countries like the US, the UK, Singapore, Japan, and Canada, offering models the Philippines can adopt or adapt. It also showed that teaching philosophy did not affect how teachers applied technology in their classrooms.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».