Computer Literacy and Secondary School Teachers’ Job Effectiveness in Kwara State
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the relationship between computer literacy and teacher’s job effectiveness of secondary schools in Kwara State, Nigeria. The study was a correlation survey. Stratified random sampling technique was used to select 1800 respondents. The respondents were comprised of 40 principals, 80 vice principals, 120 heads of departments, 120 teachers, and 200 prefects totaling 600 respondents from each of the three senatorial districts in Kwara State. Five research hypotheses were generated for the study. Computer Literacy Questionnaire (CLQ) and Teacher’s Job Effectiveness Questionnaire (TJEQ) were used to collect relevant data. The instruments were validated and the reliability index of .63 and .69 was obtained for the (CLQ) and (TJEQ) respectively. The data obtained were analyzed using Pearson Product Moment Correlation statistic and t-test statistics and tested at .05 significance level. The findings revealed that computer literacy encourages appreciation and utilization of computers during teaching learning processes which invariably aid teachers’ job effectiveness, such as job performance, record keeping, school discipline, and supports students’ academic performance. It also revealed that computer literate teachers perform better in the schools than non-computer literate teachers in the schools by making use of computers during their teaching, the use of computers arouse students’ interest in the teachings which supports effective student academic performance. Those schools with non-computer literate teachers were never exposed to computers’ usage which detracted from effective teaching and learning in the schools. It was recommended that computer systems be supplied to every school for the teachers and students use by the government, nongovernmental agencies, and philanthropists. Also all teachers should be encouraged by the government through provision of in service computer training opportunities. In doing so, teachers’ job effectiveness in Kwara State secondary schools will improve.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».