There is a Significant Relationship Between Computer Attitudes and Library Anxiety Among African American Graduate Students
Notice bibliographique
Résumé
Objective – To investigate whether African American students’ computer attitudes predict levels of library anxiety. Design – A user study in which two instruments were administered to a group of graduate students to measure computer attitudes and library anxiety. Setting – The College of Education at an historically black college and university in the United States of America. Subjects – Ninety-four, predominantly female, African American graduate students, ranging in age from 22-62 years old, and enrolled in either a statistics or a measurement course. Methods – Two instruments, the Computer Attitude Scale (CAS) and the Library Anxiety Scale (LAS) were administered to all the study participants. The Computer Anxiety Scale contains forty Likert-type items that assess individuals’ attitudes toward computers and their use. It includes four scales which can be administered separately: 1. Anxiety or fear of computers 2. Confidence in the ability to use computers 3. Liking or enjoying working with computers 4. Computer usefulness The LAS contains forty-three, 5-point, Likert-format items that assess levels of library anxiety experienced by college students. It also has five subscales as follows: 1. Barriers with staff 2. Affective barriers 3. Comfort with the library 4. Knowledge of the library 5. Mechanical barriers Main results – There were twenty correlations between the library anxiety subscale scores and the computer attitude subscale scores. Four of these correlations were statistically significant. Liking or enjoying working with computers was statistically significantly linked to affective barriers, comfort with the library, and knowledge of the library. There was also a statistically significant association between an attitude of computer usefulness and knowledge of the library. Conclusion – These findings suggest that in this group of students there is a medium to strong relationship between computer attitudes and library anxiety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».