The Views of Teacher Candidates on Using Cloud Technologies in Education
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to describe the views of student IT teachers’ and the factors which affect their priorities to use cloud services progressively. The study is conducted by qualitative research approach. The data obtained from the department of Computer Education and Instructional Technology students are collected by structured form for the use of cloud technologies. The data is analyzed by content analysis method. According to the findings, student teachers use cloud systems for file sharing and they do not use cloud systems because they do not need them or they do not know them mostly; cloud systems’ main advantage is the flexibility of use independence from time and space and their main disadvantage are the security issues and the fact that they rely on the internet connection; cloud systems’ main benefits for educational purposes are the flexibility and cost of use, and the fact that they support connection and collaboration between different users; participants think cloud services may have benefits on personal development of individuals’ information literacy knowledge and can improve teaching skills and on connection and collaborative work with various people and finally student teachers are in the opinion that cloud services are more appropriate for application-project courses and both group and individuals’ instruction. Due to cloud services’ benefits on education, adopting them into education system is important to reach the developed education level. Therefore, teachers should be trained among those innovative technologies by IT teachers who are the core element for this process.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».