A New Era of Education: Exploring Teachers' Perspectives on the Utilization of ICT-Based Learning Resources in Schools
Notice bibliographique
Résumé
the digital revolution era, the role of teachers in utilizing ICT-based learning resources in schools has become very important. However, the utilization of ICT that is not optimal has been identified, which often occurs in some schools in developing countries, possibly because of factors such as human resources readiness, facilities, and regulations inherent in each educational institution. This research aims to describe teachers’ perspectives on ICT learning resources that have been used for the learning process. This research is a qualitative study with a case study type, involving a sample of 7 teachers at the high school level in Central Java and West Java. Data collection techniques include semi-structured interviews, followed by an interview guide as the data collection instrument. As for an interview, it was analyzed thematically to describe an overview of the issues commonly raised by teachers during the data collection process. The research results show that there are 3 themes that are often the main topics of discussion, namely motivation and readiness of teachers in utilizing ICT-based learning resources, teachers’ perspectives and resource support the implementation of ICT-based learning resources, and the challenges that teachers face when implementing ICT-based learning in the classroom. The results of this research have the potential to assist in the professional development of teachers in integrating ICT to embrace dynamic and innovative learning in the digital 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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».