MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386877142 · doi:10.5281/zenodo.8364330

Assessment of Quipper as Learning Management System of Saint Paul University Surigao

2023· article· en· W4386877142 sur OpenAlexfundno aff
Eva Theresa Dela Cruz, Lex Chistianni M. Gonzales, Rudy Ann C. Tuayon, Vincent Louis P. Duncano, Jenny C. Cano, Alvin J. Sumampong, Lucy L. Teves

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology-Enhanced Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSaint Paul University
Mots-clésSAINTLearning ManagementComputer sciencePsychologyArtArt historyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<strong>ABSTRACT</strong>: A school learning management system (LMS) is extremely important in the current educational landscape since it transforms how educational institutions administer and deliver their courses. LMS gives educators a strong platform to produce, organize, and distribute instructional content while enabling students to access resources, participate in interactive learning activities, and collaborate with peers by seamlessly integrating technology into the learning process. This study was conducted to assess the level of utilization, level of satisfaction, and level of effectiveness with Quipper as an LMS in Saint Paul University Surigao (SPUS), Surigao City, Philippines. The research design was quantitative, and researchers used a survey questionnaire to gather data from the college faculty of SPUS during the academic year 2022-2023. To ensure reliable results, 33 college teachers were purposefully and conveniently chosen as respondents. The data were analyzed using various parametric and non-parametric statistical tools considering the normality of the data. The study revealed that variables such as sex, age, department, highest educational attainment, and years of teaching experience did not significantly impact Quipper's utilization and satisfaction among teachers. The profile of college faculty members also did not significantly affect Quipper's effectiveness as a learning management system. However, the department variable significantly influenced Quipper's performance, with frequent utilization leading to higher satisfaction and effectiveness. Overall, Quipper was widely used, effective, and met the needs of the college faculty at SPUS. The study suggested room for improvement, and the administration could establish clear implementation goals, offer incentives to consistent users, provide proper training and guidance, and encourage teachers to explore more features to better support students' learning.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,270 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetTechnology-Enhanced Education StudiesTravaux en français237 207