Exploring the socio-cultural aspects of e-learning delivery in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to explore the socio-cultural aspects of e-learning delivery in Saudi universities from the perspectives of universities’ instructors and expert designers from the Ministry of Education. More specifically, this study examined the opportunities and challenges faced in the development of online learning environments at Saudi universities from a socio-cultural perspective. Design/methodology/approach This qualitative research study addressed pervasive socio-cultural challenges connected to e-learning delivery in Saudi Arabia. Data collection methods consisted of 28 in-depth insider expert interviews as well a thematic analysis of documents related to socio-cultural aspects of e-learning delivery in Saudi Arabia. Findings Findings from the data analysis uncovered two main thematic areas connected to e-learning delivery in Saudi Arabia, namely, culture and female access to e-learning. Research limitations/implications This research contributes original knowledge to international online learning research about the social and cultural complexity connected to online learning development in Saudi Arabia, as well as in other areas of the Arabic world where similar e-learning development initiatives are underway. Practical implications This research contributes original knowledge to international online learning research about the social and cultural complexity connected to online learning development in Saudi Arabia, as well as in other areas of the Arabic world where similar e-learning development initiatives are underway. Social implications This research contributes unique knowledge about the social and cultural complexity connected to online learning development in Saudi Arabia, as well as in other areas of the Arabic world where similar e-learning development initiatives are underway. Originality/value The interaction between Saudi culture and online learning has nurtured a unique learning model that adapts to cultural values to provide a quality learning experience.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».