Student teachers’ satisfaction for blended learning via Edmodo learning management system
Notice bibliographique
Résumé
In a digitally driven world, behaviours of future teachers for blended learning (both face-to-face and on-line classes) need to be examined. This study serves three purposes. The first is to examine student teachers’ preferences for Community-of-Inquiry model-driven blended learning via Edmodo. Second, predicting student satisfaction on b-learning from a combination of four variables (gender, having internet access, using the internet for information access, and previous experience in on-line learning) was questioned. And third, b-learning orientations of participants were investigated. One of the mixed methods, the concurrent triangulation design was employed in which both qualitative and quantitative methods were applied. The study group included 135 freshmen and junior students (29 males and 106 females) from a western Turkish educational faculty. The findings for the first question indicated that 70.4% of student teachers prefer b-learning. For the second, 15% of the variance in satisfaction on b-learning was explained by the proposed model with a medium effect. And for the third, the qualitative findings were discussed under Perceived Usefulness (PU) and Perceived Uselessness and Unease-of-Use (PU-UU) themes. Although less than a quarter of participants found b-learning useless, most held positive notions for b-learning practices via Edmodo.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».