Relative levels of eLearning readiness, applications and trainee requirements in Botswana’s Private Sector
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Abstract
Abstract The rapid growth and modernization of economies in developing countries like Botswana creates new and unmet demands for certain kinds of educated and skilled labour. The expansion of secondary and tertiary school systems has also created a problem of unemployed school leavers. The growth of Information and Communication Technologies (ICTs), globalization and the digital divide likewise, have together put new pressures on developing countries to accelerate their development to meet these demands. This paper reports the results of a survey that sought to assess levels of eLearning readiness, applications and trainee requirements in Botswana’s private sector. Such baseline data can inform policymakers and researchers and promote the transformation required of private sector companies to become learning organizations. The findings suggested that eLearning readiness (eReadiness) levels were moderate to low, and that archaic technology (i. e., overhead projection) was used by more than half of the private sector organizations for training (with far less than half using digital eLearning applications). While the overall findings suggested low levels of eLearning readiness, applications and trainee requirements in Botswana’s private sector, seventy percent of trainers reported that their organizations encouraged them to acquire basic computer skills to facilitate eLearning. The current eLearning situation in Botswana, and the literature reviewed, demonstrates that the integration of ICTs in both developing and developed countries was a gradual process. Public-Private Partnerships (PPPs) have expedited the change process in developed countries. However, several limitations are associated with such partnerships and this renders lessons for developing countries to emulate. Résumé La croissance et la modernisation rapides des économies des pays en voie de développement comme le Botswana créent des demandes nouvelles et non satisfaites pour certains types de main-d’œuvre instruite et qualifiée. L’expansion des systèmes d’enseignement secondaires et tertiaires a également créé un problème de chômage chez les jeunes sortant de l’école. La croissance des technologies de l’information et de la communication (TIC) ainsi que l’accroissement de la mondialisation et du fossé numérique ont ensemble engendré de nouvelles pressions sur les pays en voie de développement afin de répondre à ces demandes. Le présent article provient d’un sondage qui visait à évaluer les niveaux de maturité pour l’apprentissage en ligne, les applications informatiques et les besoins de formation en ligne des stagiaires dans le secteur privé au Botswana. De telles données de base peuvent informer les décideurs et les chercheurs et promouvoir la transformation nécessaire des entreprises du secteur privé afin qu’elles deviennent des entreprises du savoir. Les résultats suggèrent que les niveaux de maturité pour l’apprentissage en ligne (maturité électronique) sont modérés à faibles et que des technologies archaïques (par exemple, des rétroprojecteurs) étaient utilisées par plus de la moitié des organismes du secteur privé pour la formation (et beaucoup moins de la moitié utilisaient des applications numériques pour l’apprentissage en ligne). Bien que l’ensemble des résultats suggère de faibles niveaux de maturité pour l’apprentissage en ligne, les applications informatiques et les besoins de formation en ligne des stagiaires dans le secteur privé du Botswana, soixante-dix pour cent des formateurs ont indiqué que leurs organismes les ont encouragés à acquérir des compétences informatiques de base pour faciliter l’apprentissage en ligne. La situation actuelle de l’apprentissage en ligne au Botswana et l’examen de la documentation montrent que l’intégration des TIC à la fois dans les pays développés et en voie de développement est un processus graduel. Les partenariats entre le secteur public et le secteur privé (PPP) ont accéléré le processus de changement dans les pays développés. Plusieurs restrictions sont cependant associées à ces partenariats et cela permet aux pays en voie de développement d’en tirer des leçons à imiter.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".