INFLUENCE OF GENDER ON EDUCATORS’ COMPETENCE AND USE OF DIGITAL TECHNOLOGIES IN HIGHER EDUCATION
Notice bibliographique
Résumé
The study was carried out to determine the influence of gender on digital competence of educators in tertiary institutions in Imo State.The population of the study consists of 722 academic staff referred to as "educators" of Alvan Ikoku Federal College of Education Owerri, Imo State.A sample of 225 multidisciplinary educators determined using stratified random sampling was used for study.Based on the objectives of the study, 2 research questions and a hypothesis guided the study.The descriptive survey research design was adopted in conducting the study.The instrument for data collection was a researcher made likert 4-points type questionnaire titled "Educators Gender and Digital Competence (EGDC)".It had a reliability coefficient of 0.87 determined using Cronbach alpha method.The data generated were analyzed using mean and standard deviation to answer research questions while the hypothesis was tested at 0.05 level of significance using t-test statistical tool.The result of the study revealed that educators in tertiary institutions were digitally competent; gender had no influence on the digital competence of the educators.Based on the result of the study, it was recommended that, in-service trainings, workshops, conferences should be organized to sustain and improve the competence level of educators.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».