An explanation for internet use obstacles concerning e-learning in Iran
Notice bibliographique
Résumé
E-learning is advancing in Iran right now. The Iranian higher education system is applying electronic learning in order to conquer the limitations of the existing education system. These limitations include the growing number of applicants for entering universities, lack of classrooms for education, and universities’ tensions in replying to these needs. Also, ease of access to e-learning and a lack of financial resources are reasons for applying e-learning in Iran. In addition, the Iranian higher education system wants to progress with global changes in the information era and they see it as necessary to acquire information and knowledge. Meanwhile, web technology enjoys a special and significant role. This paper investigated barriers to using internet technology for e-learning in the Iranian context. The methodology employed both qualitative and quantitative techniques. In the qualitative stage, exploratory observations of eight virtual institutes for higher education and interviews with 20 experts in these institutes were used. The analysis of the data showed that socio-cultural, structural, educational, economic, and legal factors were the most prominent obstacles to web technology use; each factor comprised a number of components. So as to check the primacy of the factors and the extracted components at large, the researchers developed a Likert-type questionnaire; the questionnaire, which comprised the five types of obstacles and their related components, enjoyed a high degree of validity and reliability. Twenty students in each of the eight institutes were asked to fill out the questionnaire. The analysis of the data showed that socio-cultural factors are the most influential barriers to use of the Internet in e-learning.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».