Challenges of Adopting Open Educational Resources (OER) in Kenyan Secondary Schools: The Case of Open Resources for English Language Teaching (ORELT)
Notice bibliographique
Résumé
Kenya, like many African countries, has faced enormous challenges in the production of and access to quality relevant teaching and learning materials and resources in her primary and secondary school classrooms. This has been occasioned by a plethora of factors which include, but are not limited to a lack of finances, tradition, competence, and experience to develop such resources. Such a situation has persisted despite the existence and availability of many Open Educational Resources (OERs) that have been developed by many education stakeholders at enormous costs. Such freely available resources could potentially improve the quality of existing resources or help to develop new courses. Yet, their uptake and reuse in secondary and primary schools in Kenya continues to be very low. This paper reports the findings of a study in which Open Resources for English Language Teaching (ORELT) developed by the Commonwealth of Learning (COL), Canada, were piloted in sampled fifty (50) Kenyan secondary schools. The study applied the Model 1 – Distance and Dependence (Zhao et al 2002) model to investigate the challenges that hinder instructors to adopt and use ORELT materials. The study reported that poor infrastructure, negative attitudes, lack of ICT competencies, and other skill gaps among teachers and lack of administrative support are some of the implementation challenges that have continued to dog the implementation, adoption and use of OERs in Kenyan schools. The findings of the present study will go a long way in providing useful insights to the developers of OERs and Kenyan education stakeholders in devising strategies of maximum utilisation of OERs in the Kenyan school system.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».