The Implementation Fidelity, Contributions, and Challenges of Augmented Reality in Some Selected Pre-Primary Schools of Addis Ababa City Administration
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate preprimary school teachers' perspectives on the fidelity, contributions, and challenges of Augmented Reality and 3D visualization in the preprimary education program. Quantitative and qualitative approaches with concurrent triangulation designs were employed to address the purpose of the study. The participants of the study were seventeen preprimary education teachers, two preprimary education principals, one Augmented Reality designer, and four staff members from Plan International, selected by employing purposive sampling techniques. A survey questionnaire, interview, focus group discussion, and document analysis were used to collect the data. Both quantitative (mean and standard deviation) and qualitative (thematic analysis) techniques were used to analyze the data. Findings revealed that Augmented Reality application practice in exploration, installation, and implementation stages were well addressed through the project activities. Preprimary education teachers believed that augmented reality had several contributions, including improving children’s motivation, interest, memory, active involvement, fine motor skill, social interaction, and digital literacy skills. There are a variety of difficulties that affect how Augmented Reality is implemented. The application has several hurdles including limitation in the pedagogy, misalignment with the curriculum, inadequate preparation of the Augmented Reality for KG2, and challenges with using Augmented Reality in large classes. Finally, preprimary education opts to consider emergent ideas, outcomes, and methods. Thus, the application of Augmented Reality needs to reconsider how it can foster curiosity, imagination, reflection, and creativity in the learning process.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».