Evaluating M-Learning System Adoption by Faculty Members in Saudi Arabia Using Concern Based Adoption Model (CBAM) Stages of Concern
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study assesses the use of an m-learning system by faculty members in Saudi Arabia using a new approach and methodology. Optimum use of educational technology requires consideration of requirements, obstacles and opportunities expected from user interaction with such systems and tools. While the use of m-learning in Saudi Arabia is relatively new, different research studies have investigated the use of m-learning in Saudi Arabia using different models. Most of the presented models investigated the acceptance and use from student perspectives, with little consideration of adoption by faculty members, their use of m-learning systems and their concerns (i.e. facilitators and barriers) as users. Some of the used models managed to provide significant results in relation to m-learning use, while others were found to lack a systematic and appropriate methodology. Concern Based Adoption Model (CBAM), which is widely used in the USA, Canada and (more recently) the Middle East (particularly Jordan), was used in this study to investigate m-learning adoption as an educational technology in Saudi Arabia. This framework provides tools to evaluate the use of educational technology within educational settings. This framework has not previously been used in Saudi Arabian educational research literature, and it is believed that the output will be valuable for enhancing the level of concern, adoption and use of m-learning in the future.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle