Exploring the determinants of Internet continuance intention and the negative impact of Internet addiction on students’ academic performance
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the impact of integrating essential factors on Internet usage continuance intention in students’ context. The proposed model examines the influence of perceived enjoyment, perceived image, satisfaction, information value, and emotional value on Internet continuance intention. Additionally, it investigates the role of Internet addiction, satisfaction, and continuance intention on academic performance among university students. A survey questionnaire method was adopted to collect data from university students in Jordan. Data was collected from 450 voluntary participants, and the analysis was conducted using SPSS and AMOS. The analysis results show that perceived enjoyment, perceived image, information value, and emotional value have a significant positive influence on continuance intention of Internet use. Besides, the results show that continuance intention has a positive impact on satisfaction and Internet addiction. While continuance intention has a significant positive impact on students’ academic performance, and Internet addiction has a significant negative impact on students’ academic performance, the impact of satisfaction on academic performance was not supported. This study is the first to examine integrating of perceived enjoyment, perceived image, information value, and emotional value on Internet continuance usage. Furthermore, this study is also distinguished from other studies by investigating the negative impact of Internet addiction on students’ academic performance gap.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».