Information Communication Technology Skills and Students’ Engagement in Online Learning Spaces during the Covid-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The circumstances surrounding the Coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic presented a drastic decline in the use of traditional face-to-face methods of teaching and learning in higher education institutions. As the new normal advanced the use of information and communication technology (ICT) devices and skills for online and distance learning and the use of digital libraries, this study investigated the extent to which the access and use of ICT devices and skills have supported students’ engagement in online classes during the school closures that characterised the COVID-19 pandemic era. The study adopted a mixed-methods research design involving the use of questionnaires and online focus group discussions to draw responses from participants from public and private higher education institutions in Lagos and Ogun States, Nigeria. Two research questions and one hypothesis were formulated to guide the study. A researcher-designed questionnaire and a focus group discussion guide were administered online to elicit responses from participants. Data were analysed using descriptive and inferential statistics. Results showed a significant positive relationship between the ICT skills of students and the level of engagement during online classes. It was recommended that lecturers and facilitators of knowledge in online learning facilities should make concerted efforts to up-skill such that the facilitation of learning will be engaging for the students in online facilities even beyond the pandemic era.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».