The Effect of Digital Learning on the Academic Achievement and Motivation of Natural Sciences Learners: A Case Study of a South African Independent School
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
The South African basic education system is characterized by inadequate learner performance in science as a result of the provision of limited opportunities for learner-centred instruction. Digital resources can be used in science classrooms to enhance learner engagement and motivation. Digital resources include interactive game-based applications that can be used in online learning environments. This study examined the effect of digital learning on the academic achievement and motivation of grade 9 Natural Sciences learners in a South African independent school. The empirical investigation adopted a mixed method approach as part of a quasi-experimental design. Quantitative data was collected through the administration of questionnaires while qualitative data was collected through semi-structured interviews. A questionnaire based on the Skeletal System and a motivation questionnaire were administered as pre-tests and post-tests to establish the effectiveness of the use of digital resources as an instructional intervention on the academic achievement and motivation of grade 9 Natural Sciences learners. The empirical investigation is underpinned by the Cultural Historical Activity Theory as the underlying theoretical framework. Key findings revealed significant difference between the pre-test and post-test scores as a result of the use of digital resources as an instructional intervention. Theoretical implications for technology-enhanced teaching and learning are discussed.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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