Information Communication Technology (ICT) Utilization in Private Universities in Uganda: Exploring Strategies to Improve. A Case of Uganda Christian University
Notice bibliographique
Résumé
The study was an extension of a similar study by [1] conducted among local government staff in Uganda and was extended among staff at Uganda Christian University. A total of 108 respondents out of the accessible 130 representing 83.0% response rate was realized after administering the study instruments over a period of two (2) weeks. Of the 108 respondents, 70.4% constituted staff in administration, 8.0% heads of sections and 21.6% academic staff. Data was analyzed using different statistical techniques which included descriptive statistics, mainly mean and standard deviation, Pearson Product Moment Correlation Coefficient to establish the relationships between variables and multiple regression analysis to establish causal influence of factors on ICT utilization. At bivariate level, organizational support systems, ICT infrastructure and users’ perceptions had a strong relationship on ICT utilization. Multiple regression analysis revealed that only user perceptions (perceived ease of use) and user knowledge and skills had a significant causal influence on ICT utilization. The researcher Recommended that UCU strategic management cater for personnel ICT capacity building to improve their skills and therefore enhance ICT usability. Further research may consider segmenting staff by faculties and study how utilization levels differ using ANOVA. A comparative study can also be undertaken to assess UCU and any other private university.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».