Impacts of ICT as Tools in Teaching Biology in Senior Secondary Schools
Notice bibliographique
Résumé
Information and Communication Technology (ICT) has been pivotal in training across the world. Due to the abstractness of Biology in schools, it is essential to develop an effective strategy of ICT tools to improve student’s learning process. Similarly, biology helps people understand how organisms adapt to their environment and the importance of biodiversity in sustaining our planet's delicate balance. Therefore, this study investigates the impacts of ICT as instructional material in teaching and learning biology and its gender dimension in senior secondary school at Ado-Odo Ota local government area of Ogun State, Nigeria. The sample size for this research was 240 which consisted of 180 Biology students and 60 Biology teachers. The research questions were investigated with descriptive statistics; Frequency and percentage with the Statistical Package for Social Science (SPSS). The results show a sizable correlation between information communication and technology and the performance of students offering biology in senior secondary school at Ado Odo Ota local government area of Ogun State. It also showed a notable difference in the performance of male students taught with information and communication technology-related facilities and female students taught with ICT-related facilities in Ado-Odo Ota local government area of Ogun State. It was concluded that ICT tools in Biology class can make students more interested in learning Biology. Therefore, Biology concepts should be incorporated into ICT tools to make learning Biology worthwhile, seamless, and entertaining.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».