DepEd Computerization Program: Venue for Improving Teachers Pedagogy
Notice bibliographique
Résumé
DepEd Computerization Program (DCP) provided the public schools with appropriate technologies that would enhance the teaching-learning process (DO 78, s. 2010). However, UNESCO Institute for Statistics (April 2014) on their study of Information and Communication Technology (ICT) in Education in Asia data revealed that there were no data yet for public school teachers teaching using ICT and only two (2) percent of the public school teachers were trained to use ICT. Thus, this study was conducted to determine the level of increase in the ICT integration in the lesson after the intervention was given. The study employed the Continuous Improvement (CI) Research Method that includes three (3) main stages: Assess, Analyze and Act. Descriptive statistics were used after the survey responses. Interview and focus group discussions among students and teachers were done to further validate results. A survey questionnaire was adapted from UNESCO ICT Inventory Questionnaire. The paired t-test was used to determine the significant differences between mean scores on ICT teachers' competence. The findings of the study revealed that through mentoring program conducted by the ICT Coordinator, teachers were introduced to various computer applications such as Basic Computer System, Google Drive applications, Graphic tablet and PHET Simulations. There was a total of two hundred fifty percent (250%) increase in the teachers integrating ICT in their classes. And after the first quarter of the school year there was a significant increase in the Teachers ICT Competence. It is then recommended that teachers should make use of the multimedia instruction in their respective schools so as to help students concretize abstract concepts and processes skills which may improve students' academic achievement. Furthermore, there is a need to examine further the type of multimedia used for teaching and learning in relation to exchange of communications for students' better comprehension, as much as possible the multimedia should commensurate to students' cognitive structure.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».