CHALLENGES IN THE APPLICATIONS OF E-LEARNING BY SECONDARY SCHOOL TEACHERS IN ANAMBRA STATE, NIGERIA
Notice bibliographique
Résumé
This is an empirical research study which investigated the challenges in the application of e-learning in secondary schools in Onitsha North LGA, Anambra State, Nigeria. Two hundred and twenty-five (225) teachers in public secondary schools were used as the sample for the study. A self-developed instrument (TIUELM) on the availability and use of e-learning materials was used for data collection. The instrument contained 25 items. The reliability co-efficient of the instrument stood at 0.88. The data collected were analyzed using frequency distribution and mean. The findings revealed: acute shortage of e-learning materials such as on-line/internet-connected computers, e-mail facilities, multimedia television, multimedia computer and digital library. It was also revealed that the few available ones such as off-line/ordinary computers, scanner, printer and ready-made courseware are not utilized because the teachers lack the knowledge and skills of computer application. The only material identified as available and in use is the telephone. It was recommended among other things that, the government should embark on a massive computer training program for teachers. Teachers should be trained and retrained through in–service training, seminars, workshops and conferences for acquisition of the knowledge and skills needed for e-learning application in secondary schools in Nigeria.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».