Moderating Effect of Self-Efficacy in the Relationship Between Knowledge, Attitude and Environment Behavior of Cybersecurity Awareness
Notice bibliographique
Résumé
Today, cybersecurity is a growing issue in our education society to ensure a safe teaching and learning process for teachers and students. Reports and studies demonstrated that teachers and students are moderately aware of the cybersecurity threat surrounding them that could affect the learning curve and other fatal impacts. This study aims to identify the role of self-efficacy in the relationship between knowledge, attitude, and environment behavior of cybersecurity awareness. The researchers used a correlational design with a quantitative approach by using a questionnaire instrument to collect data from teacher respondents. A total of 350 teachers in took part in this survey voluntarily, distributed using social media applications in the midst of the Covid-19 pandemic. The researchers used the IBM SPSS Statistics to analyze the data descriptively and inferentially. The levels of knowledge, attitude, self-efficacy, and environment behavior of Malaysian school teachers towards cybersecurity awareness are low. Self-efficacy acts as a moderator in influencing the relationship between knowledge, attitude, and environment behavior of cybersecurity awareness. Strategies and programs need to be initiated by stakeholders to increase the self-efficacy of cybersecurity that could assist the positive change of environment behavior among teachers for teaching and learning benefit.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».