The Perceptions of the Teachers of Islamic Education in Jordan Concerning the Use and the Challenges of Darsak Platform
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed at identifying the perceptions of Islamic education teachers in Jordan concerning the use and the challenges of Darsak platform. The study sample consisted of (112) teachers of Islamic education at Marka Directorate of Education, Amman, during the academic year 2020/2021. The study sample, comprised of (30%) of the study population, was chosen using the stratified random sampling method. Questionnaire was used as a tool to gather data from the targeted group; after verifying the validity and reliability of the collected data. Appropriate statistical methods were used to analyze collected data. The study found that the perceptions of the teachers of Islamic education concerning Darsak platform lessons were generally average, whereas their perceptions concerning the platform challenges were of a high degree. The results of the study indicated that there were no statistically significant differences at the level of (α = 0.05) in the perceptions of the teachers of Islamic education concerning Darsak platform lessons and challenges attributed to the variables of gender, qualifications, and years of experience. Among the most prominent recommendations of the study were that the Ministry of Education should conduct a comprehensive review of the Islamic education lessons on Darsak platform to rectify the errors that were mentioned in some lessons. It should also reupload the modified versions of the lessons of Islamic education on the platform. Further, the Ministry of Education should employ variety of methods and strategies in presenting Islamic education lessons.
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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 | 0,000 | 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 ».