Pre-Service Teachers’ Perceptions of the Effectiveness of Microsoft Teams for Remote Learning
Notice bibliographique
Résumé
This paper draws on social constructivism and the domestication model and investigates pre-service teachers’ perceptions of the usefulness of Microsoft Teams for remote learning. This research is part of a descriptive cross-sectional study. It is neither causal nor relational. The participants comprised of 215 undergraduate pre-service teachers from an all-female teacher training college in Kuwait and were surveyed during year 1 of their three-year academic programme. Descriptive statistical analysis and One-way ANOVA were used to analyse the data. Results indicated an overall positive perception of Microsoft Teams by all participants. The findings suggest that Microsoft Teams is an effective virtual leaning platform because of its quality, user friendliness and functionalities. The respondents perceived that the tool played a significant role in fostering interactive learning and for receiving and providing feedback. However, the pre-service teachers perceived that the platform was not suitable for independent learning and collaborative learning compared to other online collaborative tools. The empirical contribution of this study is founded on the fact that it is conducted in the context of virtual remote learning at an undergraduate teacher education level where there is limited empirical evidence. This study adds to and extends existing literature by contributing to an understanding of the domestication of virtual learning platforms when making the shift from purely traditional classrooms to remote learning.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».