Using Rich Picture to Understand the Issues and Challenges in E-Learning Environment: A Case Study of Students in Higher Education Institution
Notice bibliographique
Résumé
E-learning has become an important mechanism for teaching and learning in the 21st century. However, little is known about the issues and challenges faced by students as one of the primary users of e-learning in higher education institutions. Thus, this research adopts a qualitative case study with a purposive sample of ten students in a public higher education institution to explore issues and challenges of e-learning usage. Rich Picture originated from Soft System Methodology (SSM) was applied to the case study to explore the issues and challenges faced by the students, specifically in using e-learning as a tool in their learning process. The Rich Picture can be a useful tool to understand and map complexity and to solve problems. A thematic analysis was employed to understand the intricate patterns of emerging themes for achieving patterns in the data. The findings specify that through e-learning, the issues and challenges are categorised into three main aspects which include people/human, environment and technical. Each of these elements is narrowed down into positive and negative side. The most frequently mentioned of the positive side for i) people/human element is the 'self-initiative', ii) environment element shows the 'encouraged students to learn at their own speed' and iii) technical element shows' accessible at anywhere and anytime'. Meanwhile, the most cited for negative side for i) people/human element is the 'lack of discipline', 'struggle to understand course topic' and 'lack communication skills', ii) environment shows 'distraction' and iii) technical element shows' poor internet connection'. The findings contribute to the theoretical perspective by utilising the Rich Picture of SSM. Following the Rich Picture approach, this research produces a picture with a holistic view of the issues and challenges in e-learning usage among students. Practically, the findings outlined in this research could be a reference to university management to revise the e-learning system plans and improve the platform for better students learning experience.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».