Examining factors contributing to technophobia: a case of secondary school teachers in KwaZulu-Natal province
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The rapid integration of technology into various aspects of society, driven by the Fourth Industrial Revolution, has transformed the field of education. While technology is recognized as an essential component of teaching and learning, not all teachers embrace it with enthusiasm. Technophobia, or the fear of using technology, can hinder teachers from effectively integrating technology into their teaching practices, potentially impacting student learning outcomes. This study aims to examine the underlying factors of technophobia among teachers and explore the implications for technology integration in education. This study employed a quantitative approach, with data collected from 150 teachers in Pietermaritzburg using structured questionnaires. Data collected was analysed using Statistical Package for Social Sciences. The findings reveal a significant prevalence of technophobia among teachers, with fear, anxiety, and avoidance towards technology being reported by a considerable number of respondents. Lack of technological proficiency, fear of change, perceived complexity of technology, and concerns about privacy and security were identified as contributing factors to technophobia. The findings further reported that age and level of education does contribute to technophobia among teachers. These findings underscore the pressing need for targeted professional development. As a result, this study recommends that the department of basic education to provide funding for professional development programmes to train in-service teachers.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle