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Enregistrement W3041943082 · doi:10.5430/ijhe.v9n5p84

A UTAUT Evaluation of WhatsApp as a Tool for Lecture Delivery During the COVID-19 Lockdown at a Zimbabwean University

2020· article· en· W3041943082 sur OpenAlexvenueno aff
Vusumuzi Maphosa, Bekithemba Dube, Thuthukile Jita

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Learning in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)CurriculumContent deliveryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medical educationUnified theory of acceptance and use of technologyPsychologyComputer scienceMultimediaMedicinePedagogySocial influenceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Focusing through the lens of the (COVID-19) lockdown which was enforced on the 30th of March 2020, it became apparent that students from rural resource-constrained educational institutions had to adapt to sustainable online learning platforms from traditional content delivery. WhatsApp a social networking app, but due to its low data consumption, it became a de-facto teaching and learning tool for Lupane State University (LSU) students in Zimbabwe. Prior studies have focused on the use of WhatsApp as an alternative lecture delivery platform but very few have evaluated its role as the sole platform for lecture delivery. With no government or institutional support for data acquisition, students failed to utilise other e-learning platforms that were in place due to exorbitant data costs. This study seeks to evaluate the success of WhatsApp mediated teaching and learning at LSU during the COVID-19 pandemic. This was a randomized evaluation of weekly lecture delivery through WhatsApp to LSU students. A questionnaire based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology’s main constructs was delivered to 200 students that were randomly selected. The results revealed that student’s attitudes, behavioral intention of using WhatsApp for learning as well as the platform’s usefulness were rated highly, implying high adoption. The positive perceptions suggest that it would be easy for the institution to formally integrate the platform to augment traditional lecture delivery or for use during an event that disrupts traditional face-to-face lecture delivery. Results revealed that WhatsApp can support 21st century learning through autonomous, collaborative and learner centred education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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