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Enregistrement W1980593430 · doi:10.5539/jel.v2n1p32

Leadership Challenges in the Implementation of Ict in Public Secondary Schools, Kenya

2013· article· en· W1980593430 sur OpenAlexvenueno aff
Laaria Mingaine

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Technology Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation and Communications TechnologyCurriculumGovernment (linguistics)Public relationsEducational leadershipPedagogyMedical educationPolitical sciencePsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many authors argue that school leadership determines how Information Communication Technology (ICT) isimplemented and its subsequent impact on teaching and learning. This involves Principal as a school leader tolead in implementation. A positive attitude of school leader towards implementation of ICT will encourage theschool community to be actively involved in its implementation.Kenya is in the process of implementing ICT in schools. However, there are many challenges that hindereffective ICT implementation including school leadership challenge. This paper reports that school leader’sinterest, their commitment and championing implementation of ICT programs in schools positively influencesthe whole process. The Paper recommends that all school leaders consider using ICT in their day-to-dayactivities of running their schools. ICT curriculum and managerial skills should be incorporated to training ofschool leaders in Kenya. Implementation of ICT is becoming more important to schools and the success of suchimplementation is often due to presence of effective school leadership.To a large extent, school leaders have been relying on government and development partners to equip schoolswith ICT infrastructure. This Paper recommends besides sensitizing development partners and waiting for theircontributions, school leadership should consider ICT a priority in school and allocate budgets that wouldpromote its implementation. A descriptive survey was used to collect data by administering questionnaires toselected sample of ICT/curriculum teachers, Principals and Board of Governors (BOG) chairpersons from 105public secondary schools in Meru County, Kenya.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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