A Survey on Acceptance and Readiness to Use Robot Teaching Technology Among Primary School Science Teachers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Interest in educational robotics has grown in recent years, and many efforts have been undertaken across the globe to include robots into school instruction from kindergarten to high school, mostly in science and technology subjects. The current study is to determine teachers' technological acceptance and readiness to implement robotic technology in the teaching and learning process. A descriptive research design was employed which utilized a survey method. This survey was conducted among primary school teachers of Science, Mathematics, Design and Technology, and Information and Communication Technology (ICT) in Malaysia. According to the findings, teachers' acceptance of robot technology in the classroom is at a modest 3.77 (SD = 0.598) while the readiness score is 3.67 (SD = 0.611). The findings indicated that school teachers are only moderately prepared to employ robotic technology in classrooms. Respondents also argued that the high cost of robotic technology is a significant barrier to incorporate robotic technology into teaching and learning. The practicality of this paper is the provision of insights for exploring adoption possibilities and barriers in auguring robots into primary school classrooms. This indicates that the higher the level of teachers’ acceptance, the higher teachers’ readiness in robotic technology. Respondents argued that the high cost of robotic technology is a significant barrier to incorporating robotic technology into teaching and learning.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle