A Preliminary Study On Mobile Learning Readiness Among Undergraduates Of Universiti Malaysia Sabah, Sabah, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Universiti Malaysia Sabah (UMS) is actively involved in e-learning since 2002. The university’s moodle platform is used for e-learning by the majority of the undergraduates taking various courses. Of lately, there seems to be an indication of increase ownership of smart phones capable of mobile learning (m-learning) by undergraduates of UMS. This study is conducted at the second quarter of 2012 to investigate, among others, the extent of the usage of mobile phone and the perceptions of the students on their readiness to embark on m-learning. The 477 respondents were from 5 science and non-science faculties in the university. The findings indicate that 190 (39.8 percent) and 48 (10.1 percent) respondents respectively have a smart phone and a computer tablet (or pad). The study also shows that 87.0 percent of the respondents agree that learning through mobile devices gives them more flexibility. The findings indicate that the level of readiness for m-learning in UMS is at moderate level. Many of the respondents prefer to use m-learning in accessing course notes (57.9 percent), engaging in learning activity (73.8 percent), getting information from internet (91.0 percent) and learning collaboration with their peers via social networks such as Facebook (82.0 percent). This paper highlights the findings and implications to the upcoming m-learning project at the university.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».