The Extent to Which e-Learning is Being Utilized in Teaching the Islamic Education Curriculum in Ma'an Governorate Schools as Viewed by the Teachers
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed at revealing the extent to which e-learning is used in teaching the Islamic Education curriculum in the schools of Ma'an Governorate from the teachers' point of view. In order to achieve this, the researchers developed a questionnaire consisting of (20) items. The validity and reliability of the questionnaire were verified, which reached (0.86%). The study sample consisted of (70) male and female teachers. The descriptive survey method was used in order to achieve the objectives of the study. To answer the questions of the study, the arithmetic averages, standard deviations, one-way ANOVA and Scheffe test were calculated. The results showed that the most important teachers’ estimates of the extent to which e-learning is used in teaching the Islamic education curriculum in schools of Ma’an Governorate were as follows in descending order: the reasons for poor usage of e-learning, the availability of e-learning, the ability to choose appropriate e-learning methods, and the reality of using e-learning. Moreover, the results showed that there were no statistically significant differences attributed to the variables of gender and educational qualification. The results also showed the presence of statistically significant differences attributed to the variable of work experience in favor of the group of more than (14) years, in the field of reasons for poor usage of e-learning. The study recommended the necessity of conducting training workshops for new teachers, and providing the necessary infrastructure in the field of e-learning in all schools.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».