The Relationship Between Preschool Teachers’ Computer And Internet Use and Online Learning Motivation
Notice bibliographique
Résumé
The increasing use of technology in the world and the search for new education methods have made learning processes independent of time and space such as distance education and online learning. Moreover, health concerns have made online learning environments more popular during the pandemic process. Therefore, in this study, the relationship between pre-school teachers' computer and internet use and online learning motivation was examined. For this purpose, the relational scanning model, one of the quantitative research methods, was used in the study. The sample of the study consists of 160 preschool teachers. Computer and Internet Usage Scale and Online Learning Motivation Scales were used to collect data in the study. t-test, one-way variance (ANOVA), Pearson correlation and, simple linear regression analysis was used for data analysis. As a result, it has been revealed that the online learning motivations of preschool teachers do not differ significantly according to gender, time spent on the internet and, the number of media tools used to access the internet. Besides, it has been observed that the online learning motivation of pre-school teachers who have just started the profession is higher than experienced teachers. It was revealed that as the self-efficacy of pre-school teachers using computers and the internet increased, their online learning motivation also increased.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».