Challenges of Blended E-Learning Tools in Mathematics: Students’ Perspectives University of Uyo
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An in-depth knowledge of pedagogical approaches can help improve the formulation of effective and efficient pedagogy, tools and technology to support and enhance the teaching and learning of Mathematics in higher institutions. This study investigated students’ perceptions of the challenges of blended e-learning tools in the teaching and learning of mathematics. The study is a descriptive survey design conducted with thirty undergraduate students of the University of Uyo, Nigeria. A research questionnaire of students’ perceptions on the challenges of blended e-learning tools in mathematics was used to elicit responses. The questionnaire has three sections of the perceived challenges of blended e-learning tools in mathematics; availability, accessibility and students’ ICT skills towards utilization of blended e-learning tools. Data were analyzed using SPSS at the 0.05 level of significance. The results revealed non-availability, non-accessibility and inadequate students’ ICT skills towards the utilization of blende e-learning tools for the teaching and learning mathematics. The overall results revealed that there is significant difference on students’ perceptions towards the challenges of blended e-learning tools. Based on the research findings, the institution and instructors need to identify the perceived challenges and opportunities of blended e-learning and provide practical support such as provision of Virtual Learning Environment (VLE) to diversified students learning of mathematics. The study could be used as proactive response towards the institutions’ preparedness on the development of blended e-learning approaches in terms of content design models and pedagogical approach for the teaching and learning of mathematics.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle