University Students’ Persistence With Technology-Mediated Distance Education: A Response to COVID-19 and Beyond in Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
Technology-mediated distance education (TDE) has become part of the new normal in the range of teaching strategies used in universities in Zimbabwe. Contemporary literature abounds with studies that highlight challenges associated with access to education in universities, yet very little is highlighted about how TDE can be used to enhance access to education in Zimbabwean universities during the COVID-19 era and beyond. The purpose of this study was therefore to investigate determinants of students’ behavioural intentions to persist with TDE in universities in Zimbabwe during COVID-19 and beyond. The study employed a quantitative approach that used a self-constructed structured questionnaire for data collection from a sample of 1,300 distance learning students selected from five universities using a stratified random sampling strategy. Structural equation modelling using IBM SPSS Amos 22 was used for data analysis. Results of the study show that cultural and norms issues (β = .325; p < .001) and characteristics of the students (β = .329; p < .001), the lecturer (β = .362; p < .001), the institution (β = .427; p < .001), and external stakeholders (β = .279; p < .001) were all significantly associated with the behavioural intentions of university students to persist with TDE. Results of this study have implications for both policy and practice with regard to implementing TDE in universities.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».