A Descriptive Analysis of Social Media Usage as Predictors of Study Habits among Students with Intellectual Disabilities in Calabar Metropolis: Implications for Inclusive Education
Notice bibliographique
Résumé
Aim: This study is a descriptive analysis of Facebook and WhatsApp as predictors of study habits among SSII students with disabilities in Public Secondary Schools of Calabar Metropolis of Cross River State, Nigeria: Implications for inclusive education. Two study objectives were stated to guide the study and achieve its goals. Two research questions were formulated. A literature review was carried out based on the variables under study, as research gaps were also stated. Method: The study utilised the descriptive survey research design. The population of Senior Secondary School II (SSII) students with disabilities in Calabar Metropolis comprises 3,814 from 24 public Secondary Schools. The study used a stratified random sampling technique. Out of 3,814 respondents, 763 respondents were sampled for the study. A validated 15-item four-point modified Likert scale questionnaire was the instrument used for data collection. The face and content validity of the instrument was established by experts in Test and Measurement from the University of Calabar, Calabar-Nigeria. The reliability estimates of 0.82 for the instruments were established using the Cronbach Alpha method. A descriptive analysis of frequency, percentages, mean, and standard deviation was used to test the research questions posed for the study. Results: The results obtained from the data analysis revealed there is a high extent of the impact of Facebook on study habits among SSII students with disabilities, and there is also a high extent of the impact of WhatsApp on study habits among SSII students with disabilities in Public Secondary Schools of Calabar Metropolis of Cross River State, Nigeria Conclusion: Based on the study's findings, it was concluded that Facebook and WhatsApp utilisation significantly impact study habits among SSII students with disabilities in Public Secondary Schools in the study area. Recommendation: Based on the result of the study, it was recommended that there should be a continuity of inclusive education policies and social media usage in Cross River State and Nigeria at large.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».