Enhancing Education Quality: The Transformative Role of ICT in Modern Teaching and Learning
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study examines the impact of information and communication technology (ICT) adoption on the quality of education, focusing on its influence on academic performance and student engagement in different educational institutions.Methods: Data were analysed using SPSS to explore the relationships between ICT adoption, academic performance and student engagement. A sample of 420 educational institutions in Thoothukudi, including primary, secondary and higher education levels, was selected using purposive sampling. Data were collected from institutional records, government education databases, and surveys of 35,000 students and 2,500 educators over the period 2019-2024. Regression analysis was used to assess the influence of ICT on student performance, with a focus on the effectiveness of ICT integration in modern teaching practices.Results: The results indicate a positive correlation between ICT integration and academic performance. Schools with advanced ICT tools showed higher student engagement, especially at the secondary and tertiary levels. However, challenges related to infrastructure and teacher preparedness were identified as barriers to effective ICT use.Novelty: This study provides new insights into how ICT adoption varies across educational levels and the specific challenges faced by different institutions, particularly in rural areas.Theoretical and policy implications: The findings emphasise the importance of improving ICT infrastructure and teacher training. Policy makers are encouraged to focus on equitable distribution of ICT and support for educators to improve learning outcomes through technology
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».