Investigating the Benefits and Challenges of Using Laptop Computers in Higher Education Classrooms / Étude sur les avantages et les défis associés à l'utilisation d'ordinateurs portables dans les salles de classe d'enseignement supérieur
Bibliographic record
Abstract
The purpose of this study was to investigate the benefits and challenges using laptop computers (hereafter referred to as laptops) inside and outside higher education classrooms. Quantitative and qualitative data were collected from 156 university students (54 males, 102 females) enrolled in either education or communication studies. Benefits of using laptops in class were active note taking, particularly when instructors provided materials ahead of time, searching for academic resources, use of subject-specific software, communicating and sharing information with peers, and engaging with online interactive tools. Challenges of using laptops inside the class included surfing the web for personal reasons, social networking with peers and, to a lesser extent, entertainment in the form of watching video podcasts or playing games. Benefits were reported far more often than challenges inside the classroom. Benefits of using laptops outside of class included collaboration with peers, increased productivity, and conducting research. Challenges of using laptops outside of class included surfing the web for personal reasons, social networking, and entertainment. Benefits and challenges were reported equally often outside the classroom. More research needs to be conducted on the extent to which distractions impede learning and productivity inside and outside the class. Cette étude avait pour but d’examiner les avantages et les défis associés à l'utilisation d’ordinateurs portables à l'intérieur et à l'extérieur des salles de classe d’enseignement supérieur. Des données quantitatives et qualitatives ont été recueillies auprès de 156 étudiants universitaires (54 hommes, 102 femmes) inscrits dans des programmes d’éducation ou de communication. Les avantages de l'utilisation d’ordinateurs portables en classe incluaient la prise active de notes, en particulier lorsque les instructeurs fournissaient la documentation à l'avance, la recherche de ressources universitaires, l'utilisation de logiciels spécifiques, la communication et le partage d’informations entre pairs, ainsi que l’utilisation active d’outils interactifs en ligne. Les défis incluaient le fait que les étudiants naviguent sur le web pour des raisons personnelles, utilisent les réseaux sociaux avec des pairs et, dans une moindre mesure, se divertissent en regardant des podcasts ou en jouant à des jeux vidéo. Les avantages ont été beaucoup plus souvent signalés que les défis. Les bénéfices de l'utilisation d’ordinateurs portables en dehors des cours incluaient la collaboration entre les pairs, une productivité accrue et la recherche en ligne. Les défis de l'utilisation d’ordinateurs portables en dehors des cours comprennent le fait que les étudiants naviguent sur le web pour des raisons personnelles, utilisent les réseaux sociaux et se divertissent. Dans le cas de l’utilisation des portables en dehors des salles de classe, les avantages et défis ont été signalés de manière égale. Des recherches supplémentaires doivent être menées pour déterminer dans quelle mesure les distractions entravent l'apprentissage et la productivité à l'intérieur et à l'extérieur de la salle de classe.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".