University Academics’ Perceptions Regarding the Use of Information Technology Tools for Effective Formative Assessment: Implications for Quality Assessment through Professional Development
Notice bibliographique
Résumé
The study sought the perceptions of university academics on the use of IT tools for the formative assessment (FA) of students’ learning outcomes. This study adopted a quantitative research approach and descriptive survey research design using a sample of 180 university academics. Academics’ perception questionnaire was used for data collection. The instrument with two clusters was properly validated, and its internal consistency reliability indies found to be 0.79 and 0.85 for clusters A and B using the Cronbach alpha method. The obtained data were analysed using mean and t-test of independent samples. The results revealed that university academics perceived the use of information technology tools as veritable tools for effective implementation of FA. Further analysis revealed that the perceptions of the academics differed significantly by gender and qualification. IT tools are indispensable in the effective implementation of formative assessment practices in institutions of higher learning. This finding implies that quality assessment can be achieved using IT tools, but there is a need for professional development of the lecturers. It was therefore recommended that efforts should be made by the Nigerian Education stakeholders in making adequate provisions for the effective implementation of quality assessment using IT tools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».