Information technology for teaching and learning in a multi-campus public nursing college
Notice bibliographique
Résumé
Background: Technologies, such as the use of information technology for teaching and learning, e-learning and virtual learning, are commonly used terms in today’s education system. These ever growing and developing modes of teaching and learning have changed the landscape of higher education, in general. As a result, nursing education has equally responded positively to the use of information technology for teaching and learning. Aim: The aim of this study was to describe and compare the readiness to use information technology for teaching and learning for both nursing students and nurse educators in the two campuses of a North West public nursing college. Setting: The study was conducted in a multi-campus North West public nursing college in South Africa. Methods: A quantitative approach of a comparative descriptive design was followed in this study. Descriptive statistics was analysed using the Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) Version 27. Results: A total of 285 (254 nursing students and 31 nurse educators) respondents completed the online questionnaires. Both nurse educators and nursing students were in agreement with the information technology use readiness construct (83.9% and 77.9%, respectively). For all the variables with significant (< 0.05) p -values from the Mann–Whitney U test, the mean ranks were higher for the Ngaka Modiri Molema District (NMMD) campus. Conclusion: When comparing the two campuses, conclusion can be drawn that the campus at NMDD is more ready to use information technology for teaching and learning than the campus at Dr Kenneth Kauda District. Contribution: The results of this study contribute to the body of knowledge on technology use for teaching and learning in nursing education.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».