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Enregistrement W4386387428 · doi:10.47191/ijmra/v6-i8-71

School Administration Related Factors that Influence Access to and use of ICT in Special Schools of Learners with Visual Impairment

2023· article· en· W4386387428 sur OpenAlexaff
Julia Jelagat Keitany, Jessina Muthee, Samsom Rosina Ondigi

Notice bibliographique

RevueINTERNATIONAL JOURNAL OF MULTIDISCIPLINARY RESEARCH AND ANALYSIS · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Technology Integration
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation and Communications TechnologyChristian ministryHead teachersStratified samplingSituatedSimple random sampleData collectionPsychologyMedical educationVisual impairmentClass (philosophy)PopulationPedagogyMathematics educationSociologyPolitical scienceComputer scienceMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The infusion of Information communication technology into teaching and learning in schools is growing by day. Information Communication Technology is now a reliable source of knowledge for transforming and reforming education. However, the school administrators’ personal beliefs and theoriesabout integration of ICT in teaching and learning are widely considered to play a central role in the implementation of the newtechnologies in schools. Therefore, given the role the head teachersplay, there is need to investigate their influence in the access to anduse of ICT in special schools of learners with visual impairments.The findings are significant for it would help policy makers to understand the role of school administration in the implementation of ICT in special schools with learners with visualimpairments. The objective of the study was to establish school administration factors that influence access to and use of ICT in special schools for leaners with visual impairments in Kenya. The study adopted descriptive survey design. The study targeted sevenpublic special primary schoolsforleaners with visual impairments with a population of 1667, 161 teachers, seven head teachers, sevencomputer teachers and seven ministry of education officers. The study sampled three schools situated in different counties in the country; Kiambu county, Meru county and Mombasa county. Judgmental sampling technique, stratified random sampling and simple random sampling were used to draw the samples. The samples consisted of three primary schools for leaners with visualimpairment, 168 learners, 18 class teachers, 3 computer teachers, three head teachers and three Ministry If Education officials in the counties where the schools are situated. Data collection instruments were questionnaires, interview schedules and observation schedules. Content validity was determined by seeking expert review. The Cronbach Alpha formula was used to compute the reliability of the instruments. A reliability co efficient of 0.72 was used to judge the reliability of the instruments. The data collected was analyzed using descriptive statistics. The study found that head teachers are willing to support the learners with visual impairment to access and use ICT in the schools. However, there are hindering factors such as unstable internet connection, low teachers’ capacity to use ICT, lack of enough time allocated toICT learning, some of the head teachers had little knowledge on how to get adapted ICTs for learners with visual impairment andfinally, there was no mechanism or model for accessibility of the ICT and other assistive resources for learners with visual impairments in the schools. The study recommended that the government through the ministry of education to train head teachers and teachers on the use of ICT suitable for learners withvisual impairments in schools and ensure their functionality and availability. There is also need for a model for access of ICT and provision of the learning support for the learners with visual impairments in the special primary schools in Kenya.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,383 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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