Doctoral Students’ Learning Success in Online-Based Leadership Programs: Intersection With Technological and Relational Factors
Notice bibliographique
Résumé
This study examines how technological and relational factors independently and interactively predict the perceived learning success of doctoral students enrolled in online-based leadership programs offered in the United States. The 73-item Online Learning Success Scale (OLSS) was constructed, based on existing instruments, and administered online to collect self-reported data on three primary variables: student learning success (SLS), relational factors (RF), and technological factors (TF). The SLS variable focuses on the gain of knowledge and skills, persistence, and self-efficacy; the RF on the student-student relationship, the student-faculty relationship, and the student-non-teaching staff relationship; and the TF on the ease of use, flexibility, and usefulness. In total, 210 student responses from 26 online-based leadership doctoral programs in the United States were used in the final analysis. The results demonstrate that RF and TF separately and together predict SLS. A multiple regression analysis indicates that, while all dimensions of TF and RF are significant predictors of SLS, the strongest predictor of SLS is the student-faculty relationship. This study suggests that building relationships with faculty and peers is critical to leadership doctoral students’ learning success, even in online-based programs that offer effective technological support.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».