Digital Learning Technology Usage and Teaching Effectiveness of Business Educators in Nigeria’s South-South Universities
Notice bibliographique
Résumé
All subjects may be taught well, but a big part of it is how the instructor uses technology to make learning beneficial for the learners. This study investigated the extent to which digital learning technologies’ usage influences the teaching effectiveness of business educators in Nigeria’s South-South universities. Two specific objectives were established and two null hypotheses were tested. The level of significance was set at 0.05. Relevant literature was reviewed. The study adopted a predictive correctional research design. The study participants were 170 business educators from twelve universities in South-South Nigeria. No sample was drawn because the population was manageable. Data was generated using a 24-item Likert scale questionnaire called the "Digital Learning Technologies and Teaching Effectiveness Questionnaire (DLTTEQ). Seven experts from the University of Calabar validated the DLTTEQ. The study’s assumptions were evaluated using simple linear regression. The use of virtual reality simulation and teleconferencing by business educators in Nigeria’s South-South universities was found to significantly predict their teaching effectiveness. Sequel to the research findings, the study recommends that the national government should foster simulation-based education by building a digital learning environment appropriate for Business Education. The insights of this study call for the implementation of international best practices in order to help learners and instructors transition from digital immigrants to electronic natives.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».