The Impact of Technology Integration in Learning on Increasing Student Engagement
Notice bibliographique
Résumé
Background:The Impact of Technology Integration in Learning on Increasing Student Engagement refers to how this technology integration can be used well in learning. With the integration of technology in learning, it will have a direct impact on students, both student involvement in using technology, as well as the impact on student activities and creativity. Research purposes:This research was conducted with the aim of finding out how much impact technology integration has on increasing student engagement. Apart from that, it also aims as an explanation of how important technology is today in the learning process. Method:The method used in this research is a quantitative method.This method is a way of collecting numerical data that can be tested. Data was collected through distributing questionnaires addressed to students. Furthermore, the data that has been collected from the results of distributing the questionnaire will be accessible in Excel format which can then be processed using SPSS. Results:From the research results, it can be stated that the impact of technology integration in learning can indeed have an influence on increasing student engagement. Because basically, today's students are more interested in using technology. However, as a teacher you also need to supervise your students in learning when using this technology. This aims to ensure that students actually use technology to learn. Conclusion:From this research, it can be concluded that the impact of technology integration in learning has a very big influence on student engagement. With technology, students can be creative in how they learn, increase students' knowledge in using technology, make students more enthusiastic about learning, and make students less likely to get bored while studying.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».