MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2526436239 · doi:10.19173/irrodl.v17i5.2720

Determinants of Teachers’ Attitudes Towards E-Learning in Tanzanian Higher Learning Institutions

2016· article· en· W2526436239 sur OpenAlexvenueno aff
Dalton Hebert Kisanga

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTanzaniaSimple random sampleStratified samplingE learningData collectionPsychologyMathematics educationClass (philosophy)Survey researchMedical educationHigher educationPedagogyEducational technologySociologySocial scienceComputer scienceMathematicsPolitical scienceApplied psychologyMedicineSocioeconomicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="3">This survey research study presents the findings on determinants of teachers’ attitudes towards e-learning in Tanzanian higher learning institutions. The study involved 258 teachers from 4 higher learning institutions obtained through stratified, simple random sampling. Questionnaires and documentary review were used in data collection. Data were analysed using statistical package for the social sciences (SPSS). Chi-square was performed to examine the association of variables.</p><p class="3">It was found that teachers have positive attitudes towards e-learning where computer exposure played a statistically significant contribution to their attitudes. It is recommended that training in e-learning needs to be provided to teachers to widen their understanding of e-learning. There is also a need to strengthen factors associated with teachers’ positive attitudes towards e-learning. Results from this study are of particular importance to both teachers and the education stakeholders in Tanzania.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,359 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations94
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe International Review of Research in Open and Distributed LearningMême sujetOnline and Blended LearningTravaux en français237 207