Evaluating The Usability And Accessibility Of LMS “Blackboard” At King Saud University
Notice bibliographique
Résumé
King Saud University is in the process of adopting and implementing the interactive Blackboard Learning Management Systems (LMSs) with features that allow members of staff and teachers from different faculties to access, upload assignments, send quizzes, download content, and evaluate the academic progress of the members of faculty. However, many faculty members complain about the accessibility and usability of the e-learning software because of the perceptions that the interactive features are not user friendly. Little research has been done to evaluate the accessibility and usability of the e-learning software. The current study was conducted to answer the research questions on the accessibility and usability of the blackboard vista e-learning software and the barriers of user experience when interacting with blackboard. The study was based on the hypothesis that Blackboard LMS is highly accessible and usable by teachers in the King Saud University and a hypothesis that stated otherwise. The elements that were evaluated using questionnaires include the design user interface, navigational features, and ease of use to answer the research questions. The results proved the hypothesis that ‘Blackboard LMS is accessible and usable by the teachers from different faculties for the delivery of content in the King Saud University. However, the study recommends that university should customize the e-learning software to the needs of the teachers to offer courses in English and in Arabic to increase and enhance the accessibility and usability of the software.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».