Understanding The Nature of Out-of-School-In-School Technological Divide in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Currently, there seem to be a big gap between students’ experiences with Information Communication Technology (ICT) In-school and Out-of- school in Uganda. Ironically there is more exposure and use of digital technologies in Out-of-school context than is In-school settings in Uganda and in majority of sub-Saharan African countries. The question that arises is, do teachers use these out-of school acquired experiences when designing learning opportunities to harness this great knowledge capital? And, What flexibilities are embedded in the current curriculum in Uganda to allow teachers to explore these rich technological proficiency that students bring to their classrooms to create more meaningful and relevant learning experiences? This poster presentation will explore the existing ICT resources available in the Out-of-school environment and further, examine the possible challenges teachers might encounter and possible strategies available to provide rich vibrant technologically enriched learning environments. Invariably, students whose daily interaction with ICTs in out-of school context find In-school learning more meaningful and relevant. Teachers in such learning environment require strong technological Content Knowledge (TPACK) yet not all teachers in Uganda might have this rich background in technology knowledge. Keywords: ICT, In-School, Out-of-School, Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK)
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».