Students’ Involvement in Social Networking and Attitudes towards Its Integration into Teaching
Notice bibliographique
Résumé
The study examined ‘Students’ Involvement in Social Networking and attitudes towards its Integration into Teaching. The study was carried out in the University of Uyo, Akwa Ibom State, Nigeria. The population of the study consisted of 17,618 undergraduate students enrolled into full time degree programmes in the University of Uyo for 2014/2015 academic session. The design of the study was survey design with ex-post facto approach. Random sampling technique was used to select 1730 students from the 12 faculties in the University. The instrument used for the study was ‘Students’ Social Networking and Attitude Questionnaire which was validated by an expert in curriculum studies and an expert in measurement and evaluation in the University of Uyo. Cronbach’s Alpha Statistical method was used to determine the reliability coefficient of .70 for the instrument. Two research questions and two null hypotheses tested at .05 level of significance guided the study. Mean and Standard Deviation were used to answer research questions; Independent t-test and Analysis of Variance were used to test the hypotheses. The results show that there is significant difference in involvement of university undergraduate students in Social Networking based on course of study, level (year) of study and age. Female undergraduate students’ involvement in social networking is higher than that of their male counterparts; but male undergraduate students showed a higher positive attitude towards integration of social networking into teaching and learning.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».