Harnessing Information Communication Technology for Enhanced Student Engagement and Mathematics Learning Among Grade 7 Students
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
Harnessing of ICT in education plays an increasingly crucial role in tackling issues related to student engagement and mathematics learning. In spite of increased access to digital tools, there is still a need to critically explore how well ICT is utilized to support Grade 7 learners' learning. This research sought to establish the extent of harnessing of ICT as an instructional approach and its relationship with the level of Grade 7 students’ engagement and Mathematics learning at public secondary school in Division of Bohol, Carcar City, and Cebu Province for school year 2024 to 2025. The researchers implemented a descriptive-correlational design where they collected data using an adopted questionnaire and the advisers’ ratings of students in the Third Quarter Mathematics 7. Two hundred eighty-five were randomly chosen through multistage sampling, combining stratified random sampling in one school and total enumeration in the others. Data analysis involved using methods such as percentage, weighted mean, standard deviation, and the Pearson product-moment correlation coefficient. Results indicated that ICT was regularly used for teaching, and this resulted in high levels of both cognitive and behavioral engagement from the students. While ICT enhances students' engagement in and enriches learning experiences, its impact on Mathematics performance remains limited if used solely. The findings reveal that technology does not automatically lead to any improvement in learning unless combined with instructional approaches that can relate the use of ICT to lesson goals. Students were found to engage and perform acceptably, but meaningful improvement requires effective pedagogy coupled with purposeful ICT integration. It is recommended that teachers design lessons that merge ICT tools with clear objectives to ensure technology supports students' mathematical learning.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle