Information and communication technology use in higher education: Perspectives from faculty
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The paper discusses how the faculty finds it difficult to apply their experiences in teaching and use of information and communication technology (ICT) for teaching and learning at the University of Botswana. Although technology was available and accessible, adopters of technology at the University of Botswana find it hard to use technology in teaching and learning, little research has been done on faculty experiences from a micro level (Instrumentalist) Product Utilization theory’s perspective based on diffusion of innovation theory. The study explores faculty demographic information finding the technologies, artifacts and teaching methods they used. Nine participants took part in the study from the Department of Adult Education, Faculty of Education, at the University of Botswana by means of responding to an interview based on interview guide. The findings from the study shows that the majority of faculty use teacher-centered as compared to student centered approach, they used specific compatible technologies relevant to their teaching experiences in responds to the university systems mandates, and distance education using technology ultimately to online learning was very low due to lack of infrastructure in rural areas. The university administration should take into consideration understanding faculty from a bottom-up level as core effective implementers driving change. Keywords: ICT, e-learning, educational technology, higher education, University of Botswana, Micro level, Instrumentalist theory, Diffusion of Innovation theory, teaching and learning
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».