The use of instructional technology in poultry science curricula in the United States and Canada: 2. Factors contributing to the use of instructional technology
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a study conducted in recognition of the increasingly widespread use of computers and the importance of exposure to instructional technology (IT) in all aspects of the poultry science curriculum. The study consisted of the distribution and analysis of two cross-sectional surveys. One survey was sent to departments to obtain profiles of poultry science degree programs and the availability of IT and general support for its use. The second survey was sent to faculty to obtain individual profiles of IT use and of factors which may influence IT use. Herein are reported the results and analysis of those factors that are thought to contribute to or limit the diffusion of these media among poultry science faculty. Analysis consisted of descriptive statistics and contingency table comparisons using Likelihood Ratio chi-square. Factors that appear to be most important to faculty use of IT are availability of desired IT equipment, access to adequate expert assistance, availability of knowledgeable peers willing to share their experience and expertise, and exposure to concrete examples and ideas of how to use IT. All of these factors contribute to another important factor in participation and adoption: making it as easy as possible for faculty to learn and to use advanced IT methods.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».