Status and use of information communication technology in Uganda secondary schools : teachers’ competencies, challenges, dispositions, and perceptions
Notice bibliographique
Résumé
This study explored teachers’ competencies, dispositions, perceptions, and challenges in selected secondary schools in Mbale district of the Republic of Uganda. Two research questions were investigated: 1) What do teachers in Uganda perceive to be the necessary ICT competencies and dispositions in order to implement the high school curriculum? 2) What do teachers perceive as challenges to implementing ICT in curriculum and instruction? Within a sequential explanatory mixed methods research design, 243 teachers were surveyed and nine were interviewed and observed in classrooms. Exploratory factor analysis loaded six significant factors: (1) Computer use as competency indicator (α = .89); (2) Communication enhancement (α = .76): (3) Effective mediator of teaching and learning (α = .73); (4) Drafters and preparatory tool (α = .72); (5) Performance indicator (α = .64); and (6) Computer-centred pedagogy (α = .59). Computer use as competency indicator was the best predictor of the teachers’ perceptions. Qualitative thematic analysis yielded six major themes: (1) Competencies in ICT Use Depend on Training Received; (2) ICT Use is Enhanced by Teacher Characteristics or Identity; (3) ICT Use Depends on Availability of ICT Infrastructure; (4) ICT Use is Beneficial to Lesson Planning and Instruction; (5) Teacher Collaboration through ICTs has Implications for Performance; and (6) ICT-enhanced Pedagogy Requires Extra Effort and Time. Teachers indicated their competencies were hampered by the lack of technology training and adequate trainers. Teachers also indicated: resources in general were needed at the schools to enable them to integrate ICTs; and IT departments were sometimes hindrances to their efforts to adopt technology. Teachers also agreed that at times they did not use technology because it would take too much time. Implications for practice and policy touch on six main areas: (1) Enhancing classroom uses of technology; (2) providing technology training; (3) providing technology infrastructure and resources; (4) providing time; (5) modifying the school curriculum; and (6) adopting technology plans for schools. Findings suggest the Uganda government needs to commit significant funding to equip schools with resources. At the same time, findings indicate that availability of technology resources does not guarantee teacher change or student 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».