Technology Adoption Readiness in Disadvantaged Universities during COVID-19 Pandemic in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
The Covid-19 pandemic has affected hundreds of million lives and taken over four million lives to date. As a result, governments and policymakers see the need for emergency action to reduce the spread of the virus. In an attempt to contain the virus, governments and policymakers worldwide introduced a different range of protection measures and interventions to change their citizen's behaviours, primarily through social distancing, interprovince lockdown, stay at home strategies, and quarantines. The different lockdown measures have created unique and challenging conditions with no documented equivalent in the education sector. A significant effect was that many Higher Education institutions worldwide were not ready to switch to online teaching and learning when the governments announced the sudden lockdown. This study discusses the effects of the Covid-19 pandemic on South Africa Higher Education Institutions, focusing on the historically disadvantaged universities. The study went further to evaluate the readiness of lecturers from selected disadvantaged universities to adopting online teaching and learning by applying the Technology Readiness-Acceptance Model (TRAM). Quantitative data was collected through an online questionnaire. Results show that the higher the average of optimism and innovativeness among the respondents' point towards the readiness of adopting technology. On the other hand, higher the average insecurity and discomfort show the uneasiness of adopting technologies by the respondents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».