The Online Learning and Students’ Fear of COVID-19: Study in Malaysia and Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has forced millions of students to stay indoors and adapt to the new normal, namely distance learning at home, placing online learning in the spotlight. However, students’ motivation for online learning and its effectiveness in skill development during the COVID-19 pandemic has not been widely studied. This study examined the relationship between students’ fear of COVID-19 and students’ social presence in online learning while investigating the parallel mediating role of student psychological motivation and cognitive problem-solving skills related to online learning. The participants were 472 university students in Malaysia and Pakistan. An online data collection technique using Google Forms was employed. Faculty members of the universities were asked to share the survey with their students. Moreover, using a snowball sampling technique, students were requested to share the survey with their friends. SPSS Statistics (Version 21) was employed to do preliminary data analysis, AMOS (Version 21) software was used to conduct confirmatory factor analysis using a maximum likelihood estimation, and Hayes’ PROCESS model was used to examine proposed hypotheses. The results show that only cognitive problem solving mediates the relationship between fear of COVID-19 and students’ social presence in online learning in Malaysian samples. In Pakistan, cognitive problem solving and psychological motivation mediate the relationship between fear of COVID-19 and students’ social presence in online learning. The study found that developing cognitive problem-solving skills and providing psychological motivation could enhance their engagement with online learning.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».