The Challenges of Using Technology in Vocational Education and Their Impact on Students' Achievement from the Teachers' Point of View in Ramtha District Schools in Jordan
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 current article aimed to investigate the challenges of using technology in vocational education (VE). It investigated their effects on the achievement of students from the teachers' perspective in the schools in Ramtha. A sample consisting from (77) VE teachers in Ramtha, Jordan was chosen through the random method in sampling. This work used a survey. The survey that was used in this work consists of two main. The first part aims to collect personal data about the sample (i.e. gender and academic qualification). As for second part, it aims to collect data about the challenges of using technology in vocational education from the view of the sample. The researcher concluded that the severity of the challenges related to technology in teaching vocational education is moderate from the view of teachers. It was found that the most serious challenges related to the use of technology are represented mainly in the challenges related to technological applications, challenges related to school capabilities, and challenges related to curricula. It was found that there are challenges that significantly affect the students' achievements from the view of VE teachers. The researcher of the present study recommends developing the infrastructure in public schools in order to enable vocational education teachers to use technology in the teaching and training processes.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| 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