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Enregistrement W4206528550 · doi:10.5539/nct.v6n2p22

Gender Differences in Academic Self-Concept among Standard Seven Pupils Using Learning Strategies in the Use of Information Communication Technology in Bungoma County, Kenya

2021· article· en· W4206528550 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueNetwork and Communication Technologies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonprobability samplingPsychologyMathematics educationAcademic achievementSimple random sampleQualitative propertyGovernment (linguistics)PopulationSociologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite introduction of Information Communication Technology in schools by Government of Kenya, minimal research has been done on influence of learning strategies in information communication technology use on academic self-concept of pupils. Academic self-concept has a reciprocal relationship with academic achievement. Poor trends in academic achievement are associated with pupils’ low academic self-concept as an outcome of continued use of traditional learning strategies. This may be alleviated by use of information communication technology in the learning process. The purpose of the present study was therefore to investigate gender differences in academic self-concept among pupils using learning strategies in the use of information communication technology. Multimedia Learning Theory, Collaborative Learning Theory and the Self Theory of Personality Development formed the theoretical framework of the study. A causal comparative ex post facto research design was used. The study employed mixed methods research by integrating qualitative and quantitative research. The study was done in Bungoma County. The target population was Standard Seven pupils in public primary schools in Bungoma County. A sample of 375 pupils was involved. Purposive sampling was used to select schools with computer program as treatment group and simple random sampling for schools using traditional learning strategies as comparison group. Independent and dependent variables were learning strategies and academic self-concept (measured in 3 dimensions) respectively. Data was collected through an adapted questionnaire with Academic Self-concept Scale and Learning Strategy Rating Scale for learning strategies. Oral interviews and non-participant overt observations were used to collect qualitative data from pupils and teachers who handled learners in the laptop computer programs. The reliability and validity of the instruments was established through a pilot study in 2 sampled schools which were not included in the main study. Data management and analysis was done using both inferential and descriptive statistics using Statistical Package for Social Sciences program. Pearson product moment correlation and t-test were used for inferential statistics. Results showed that there were no significant gender differences in academic self-concept among pupils using traditional learning strategies and those using learning strategies in the use of ICT (t=1.151, t=1.03,-1.494 df=168.191, 182.979 and 165.341, p> 0.05 and (t= 1.422, -0.178 and 0.386, df=178.3 94,180.903 and 175.616, p> 0.05) for treatment and comparison groups respectively. Recommendations for adoption of learning strategies in information communication technology use in classroom teaching and learning, policy development in education and curriculum development were made. Further research using pre-test and post-test experimental design with control group using samples at other levels of education and on individual subject academic self-concept was recommended.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,686
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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