Student Satisfaction with Online Learning in a Blended Course
Notice bibliographique
Résumé
As online and blended learning become widespread in higher education, educators and institutions have become interested in understanding the factors that influence students' satisfaction. In this study, we used Pekrun's control-value theory of achievement emotions to examine the influence of eight characteristics of online learning on students' emotions and satisfaction with their online learning experience as well as the influence of students' emotions on their satisfaction. Twenty-nine graduate students taking a required blended course completed a series of questionnaires on characteristics of online learning, their emotions concerning their online learning, and their satisfaction with the online learning experience. The results indicated that: (1) students' reports of high understandability and illustration in the course were related to greater enjoyment and lower levels of anger, anxiety, and boredom; (2) higher levels of course expectation, difficulty, fast pace, and lack of clarity were related to greater experiences of negative emotions such as anger, anxiety, and boredom; (3) higher levels of understandability, illustration, enthusiasm, and fostering attention led to increased student satisfaction; and (4) higher levels of enjoyment and lower levels of anger and boredom increased students' satisfaction with the online learning experience. Educational implications of these results for designing online learning environments and suggestions for future research are discussed.
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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 | 0,001 |
| 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 ».