Assessment of ICT Skills Relevant for Effective Learning Possessed by Undergraduate Students at University of Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the information and communication technology (ICT) skills relevant for effective learning possessed by undergraduate students. The study made use of descriptive survey research design. The study participants were 320 undergraduate students of university of Nigeria. The instrument used for data collection was “Relevant ICT Skills for Effective Learning among Undergraduate Students Questionnaire” (RISELUSQ). The reliability of the instrument was determined using Cronbach-Alpha method and a reliability coefficient of 0.84 was obtained. Four research questions and two hypotheses guided the study. The data collected were subjected to analysis, the mean and standard deviation were used to answer the research questions while the hypotheses were tested using t-test and ANOVA at 0.05 level of significance. The findings revealed that undergraduate students possessed the relevant ICT skills that will enhance their learning and that the ICT skills of the male students were not different from that of the female. The findings also showed that the ICT skills of undergraduate students differ based on their educational level, particularly, between the 100 level and 500 levels. Equally, the finding reveals that the students face some ICT challenges like non-functional/limited projectors in classrooms, limited e-learning facilities among others. Based on the findings, it was recommended that students be encouraged to continue to improve on their ICT skills as it will enable them strive well academically and that school authorities should ensure adequate and proper infrastructures/ICT facilities be put in place within the university environment.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».