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Enregistrement W2288142626 · doi:10.31686/ijier.vol4.iss12.42

Challenges Facing Teachers in Integrating Educational Technology into Kiswahili Teaching. A Case of Selected Secondary Schools in Kisii County, Kenya.

2016· article· en· W2288142626 sur OpenAlexaboutno aff
Alice Omariba, S. R. Ondigi, Henry O. Ayot

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Innovation Education and Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Technology Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation and Communications TechnologyGeneral partnershipSociologyPedagogyPolitical sciencePublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information and Communication Technology (ICT) has brought about profound changes in this 21st century era.ICT has changed the way people communicate and do business. In education, the role of ICT and whether or not it positively influences the learners’ attitudes to work and particularly in language (Kiswahili) has been a matter of much debate. Globally, Kiswahili is taught as a language in universities such as Harvard, Yale, Germany, Osaka-Japan, China, South Korea, South Africa, Ghana and Nigeria just to mention a few. Further, the African Union meetings recognize Kiswahili as one of the languages of communication. The use of ICT creates an environment which moves away from the traditional teacher-centered approaches that have been devoid of learner enjoyment and explorativeness which are important characteristics of effective and meaningful learning. ICT allows learners to create, collect, store, use knowledge and information; and it enables learners to connect with people and resources all over the world (Alberta Learning, 2000). The emphasis of teaching Kiswahili language in Kenya is becoming commonplace. The professional development of teachers on the use of ICT enables them develop and update themselves on the ever changing trends and techniques of integrating Educational Technology (ICT-based ) in teaching. The Ministry of Education in Kenya as in many countries in the world realized and accepted the importance of ICT in teaching. It was with this regard that New Partnership for Africa Development (NEPAD) a pilot project was started with an aim of trying to find out the possibility of realizing the dream of integrating ICT in teaching in secondary schools. However, like any new project, there is a possibility of certain challenges such as students’ attitudes and how to impart knowledge and skills which may first need to be addressed in order to guarantee full implementation and success of the project in Kenyan secondary schools. The presenters of this paper did a study of selected secondary schools in Kisii County Kenya. The purpose of the study was to investigate the professional preparedness of the Kiswahili teachers in integrating educational technology into the teaching of the language and establish challenges teachers face while trying to integrate technology into Kiswahili instructional process. The findings have important implications for the future integration of educational technology in the teaching of Kiswahili in Kenya. Will this dream come true? The presenters will share their findings and experience.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0230,004
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,417 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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