Assessing Students’ Learning Attitude and Academic Performance Through m-Learning During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to assess college of education students’ learning attitude and academic performance in using m-learning during the COVID-19 pandemic. The study employed a pre-test and post-test experimental research design with 50 students from the College of Education, Ikere Ekiti, Nigeria. Two research instruments were used to collect data from the participants on two occasions. The first instrument was a students’ attitude questionnaire that measured the attitude of the participants towards learning. The second instrument was the students’ academic performance test that measured the students’ scores. The differences between pre- and post-tests were measured through independent t-test. Demographic data are presented in a bar chart and show that the majority of the students own mobile devices that were suitable for learning; that the majority of the students used mobile devices for learning; and that all the respondents in the experimental group possessed mobile devices with the Zoom app. The pre-test findings revealed no significant differences in the attitude and performance of students towards m-learning and traditional learning (p>0.005) while the post-test findings showed significant differences in the attitude and performance of students towards m-learning and traditional learning (p<0.005). These findings suggest that m-learning should be integrated into the school curriculum.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| 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 ».