Educational Technology Undergraduates’ Performance in a Distance Learning Course Using Three Courseware Formats
Notice bibliographique
Résumé
Most educators’ inability to provide learning contents that suit different learning styles has caused a lot of problems in terms of performance. Thus, to cater to students’ preferences in terms of access to learning contents, the distance learning regulatory body in Nigeria emphasized that course materials should be developed in mixed-media formats. This study was carried out to compare the effects of printed, video, and Moodle-based courseware on educational technology students’ achievement, retention, and satisfaction in a distance learning course. A quasi-experimental design was employed for the study involving 108 participants from three experimental groups. The learning content and instruments, subjected to validation and reliability tests, where values of 0.78 and 0.86 were obtained using the Pearson product moment correlation and Cronbach’s alpha for achievement and satisfaction inventory, respectively, were administered within a four-week period. Data collected were analyzed using descriptive and inferential statistics. Findings indicated that the printed, video, and Moodle-based courseware formats improved students’ achievement with mean gain scores of 47.92, 40.89, and 43.03, respectively. A significant difference was observed in the achievement (F (2,104) = 8.67, p < 0.05), retention (F (2,104) = 29.406, p < 0.05), and satisfaction scores (F (2,104) = 5.662, p < 0.05) of the three groups. Open and distance learning administrators in Nigeria are recommended to produce and deploy printed, video, and Moodle-based formats of courseware to meet different students’ learning preferences.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».