Challenges and instructors’ intention to adopt and use open educational resources in higher education in Tanzania
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p>Higher education in Tanzania like in many other Sub-Saharan countries suffers from unavailability of quality teaching and learning resources due to lack of tradition, competence, and experience to develop such resources. Nevertheless, there are thousands of open educational resources (OER) freely available in the public domain that can potentially improve the quality of existing resources or help to develop new courses. The uptake and reuse of these resources in higher learning institutions (HLIs) in Tanzania has been very low. The study applied the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) model to elicit instructors’ intention to adopt and use OER in teaching. The paper also investigated challenges that hinder instructors to adopt and use OER. A sample of 104 instructors selected randomly from five HLIs was collected and tested against the research model using regression analysis. The study found effort expectancy had significant positive effect on instructors’ intention to use OER while performance expectancy, facilitating conditions, and social influence did not have significant effect. Challenges that were found to hinder instructors to adopt and use OER are discussed. The findings of this study will help those who are involved in OER implementation to find strategies that will maximize OER adoption and usage in higher education in Tanzania.</p>
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle