Technology Integration in Education: Opportunities and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
The integration of technology in education has transformed traditional teaching and learning paradigms, offering new opportunities while presenting significant challenges. This paper explores the role of technology in modern education, focusing on its potential to enhance learning outcomes, increase accessibility, and foster innovation. It also examines the challenges, including digital divides, teacher preparedness, and ethical concerns. The study concludes with recommendations for effective technology integration to maximize its benefits while addressing its limitations. Technology integration in education involves incorporating tools such as computers tablets, and educational software to enhance teaching methods and improve student learning outcomes. The present study examined the challenges and impact of technology integration in the learning process. This study aimed to identify challenges students faced in technology integration and assess the role and impact of technology on student learning. The population included university students from the Faculty of Social Sciences at a public sector university. The study employed a quantitative, descriptive strategy, selecting 100 social sciences students through random sampling. Data collection involved quantitative questionnaires, analyzed with SPSS using descriptive statistics, including frequencies and percentages. The results of this study explored that technology integration is useful for student learning but there are also challenges in using it for learning. The study also found that technology plays a main role in students' lives and greatly impacts their academic performance. The findings suggested that all stakeholders in education should ensure technology is utilized for its potential benefits.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».