E-Learning culture : operationalization of a systemic model to support ICT-Integration in pre-service teacher trainers’ practice
Bibliographic record
Abstract
Le développement professionnel des enseignants a longtemps été identifié comme essentiel à la réussite de l'adoption des TIC en éducation (BECTA, 2009). Des programmes de formation efficaces sur les TIC pour le développement professionnel des futurs enseignants devraient veiller à ce que, une fois diplômés, les enseignants aient les compétences et les connaissances nécessaires pour utiliser efficacement les TIC dans les salles de classe non seulement en raison de la nécessité pour les enfants de développer des compétences qui leur permettront de bien se débrouiller dans la société moderne (UNESCO, 2011; Dede, 2014), mais aussi, en raison de la valeur potentielle de ces technologies comme outils d'apprentissage (Gill and Dalgarno, 2008). Les TIC sont donc, devenues des incontournables pour les enseignants et les apprenants dans le contexte de la société du savoir. Cependant, lorsqu’on regarde leurs usages et leurs impacts on n’est pas satisfait après tout ce qui a été investi en termes de formation, argent, équipement, etc. Une des causes semble être la formation des enseignants, notamment dans son contenu et dans les stratégies de formation adoptée (Villeneuve, et al. 2012). Nous avons développé une intervention de formation pour rendre opérationnel le modèle IntersTICES (Peraya and Viens, 2005) et aider les formateurs d'enseignants intégrer les TIC dans leur pratique d'enseignement. Cette opérationnalisation impliquant les enseignants travaillant dans le programme de formation initiale des maîtres à l'Université de Montréal, a mis en perspective l'importance de la culture e-learning des formateurs d'enseignants, de l’accompagnement, et des interventions de suivi pour les activités, y compris l'utilisation pédagogique des TIC. La recherche a porté sur l'analyse de l'impact de l'intervention de formation sur la culture e-learning de participants, ainsi que sur leur intention d'adopter et d'utiliser les TIC dans leurs cours. Les résultats suggèrent que l’opérationnalisation du modèle IntersTICES via une intervention de formation de type IntersTICES, peut fournir les formateurs des formateurs une occasion de réflexion et de sensibilisation sur leurs représentations personnelles concernant tous les aspects de leur culture e-learning. De plus, cette opérationnalisation a aidé les formateurs des formateurs à prendre conscience de l'impact que leur culture e-learning a sur leur pratique tout au long et à n’importe quel stade du développement et de la mise en œuvre de leur activité choisie intégrant les TIC.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".