Teachers’ and students’ perceptions of factors influencing the adoption of information and communications technology in physical education in Singapore schools
Notice bibliographique
Résumé
Although there have been studies on the use of information and communications technology (ICT) as a pedagogical tool to enhance teaching and learning in physical education (PE), more research is warranted to understand perceived barriers and facilitators to usage. The purpose of the present study was to understand key factors that influence the adoption of ICT in PE perceived by teachers and students in Singapore schools. Eleven PE teachers (two females, nine males) with two to 25 years of teaching experience were individually interviewed, and 72 students (39 females, 33 males) from 10 to 17 years of age participated in 11 focus groups. The study was guided by ontological relativism and situated within epistemological constructionism. Three themes were developed from the thematic analysis: (a) technological dispositions (i.e. self-efficacy and open-mindedness); (b) teaching approaches (i.e. pedagogical integration; cognitive, affective and psychomotor stimulation; and balanced integration of ICT and the traditional approach); and (c) contextual factors (i.e. technological conditions; cultural conditions; and teachers’ ICT-specific PE knowledge). Findings from the study support the notion that appropriate use of ICT tools has the potential to positively influence teaching and learning during PE lessons while emphasising the need for schools and professional development bodies to improve the ICT pedagogical proficiency of PE teachers. The study provides important insights into how teachers can better leverage ICT tools to support student learning in PE.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».