Conceptualization and Practice of Information Literacy Pedagogy at Universities in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Objective – The aim of this study is to examine the conceptualization and pedagogical approaches being used in Kenyan universities to teach and learn information literacy to determine if they are effective in addressing the information needs of the 21st century. The findings of this study will act as a guide to educational stakeholders in the design, review, and implementation of the information literacy curriculum. The findings will also create awareness among librarians of the diverse concepts in information literacy and hopefully inform their practice when delivering information literacy instruction. Additionally, future researchers can leverage the insights garnered from this study to advance their own works, thereby contributing to the ongoing growth of knowledge in this field. Methods – This study employed descriptive research design to collect qualitative data from the webpages of seven universities that were purposively selected: three being private universities and four were public universities. The seven academic libraries had an active online presence and adequate documentation of information literacy. The data were analyzed using thematic analysis. Results – The research findings show a lack of consistency in the conceptualization of information literacy. In addition, the findings demonstrate a link between information literacy conceptualization and practice. Many of the online tutorials and information literacy documentations failed to address all the aspects of information literacy. Conclusion – In order to effectively address 21st century information needs, academic libraries should reevaluate their conceptualization of information literacy. This should be followed by a comprehensive evaluation of their information literacy instruction to ensure they cover all aspects of information literacy. It is essential for these libraries to provide information literacy instruction to students throughout their academic journey rather than just focusing on first-year students. Moreover, structured assessments of students should be implemented to gain feedback on the effectiveness of these instruction programs.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,015 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».