The Impact of Emotions on Student Achievement in Synchronous Hybrid Business and Public Administration Programs: A Longitudinal Test of Control‐Value Theory*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Synchronous hybrid delivery (simultaneously teaching on‐campus and online students using Web conferencing) is becoming more common in higher education. However, little is known about students’ emotions in these environments. Although often overlooked, emotions are fundamental antecedents of success. This study longitudinally examined the role of students’ emotions (enjoyment, anxiety, and boredom), perceptions of control, value, and success in synchronous hybrid learning environments. In particular, the investigation assessed students’ self‐reported enjoyment, anxiety, and boredom as predictors of their program achievement and successful technology use. Students were recruited from synchronous hybrid MBA and MPA programs. Control‐value theory of emotions was used as the theoretical framework. Paired samples t ‐tests revealed that the achievement domain, compared to the technology domain, yielded higher mean scores for control, value, enjoyment, anxiety, and boredom. In addition, mixed ANOVAs indicated an interaction effect in which group means for program boredom were significantly higher for on‐campus students than for online students. Intercorrelations in each domain showed that perceived success was positively related to enjoyment and negatively related to anxiety and boredom. Technology‐related anxiety was also found to fully mediate the positive effect of control on perceived success in using technology.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».