Determinants of university students' satisfaction with information technology based classroom use by pandemic Covid19
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Educational activities have changed due to the pandemic and it was necessary to respond by giving continuity to the formative processes with virtual platforms as it happened at the Universidad Nacional del Centro del Perú - School of Social Work. The objective was to know the level of satisfaction of students in the use of the virtual platform chosen, using the Questionnaire for the evaluation of learning environments in distance education (Sp-DELES) of 42 questions with dimensions: teacher support, student interaction and collaboration, personal relevance, real learning, active learning, autonomy and satisfaction. A total of 213 students were consulted, the instrument was distributed digitally and anonymously. For the descriptive analysis, the results were ranked in three response categories: agree, indifferent and disagree; the Autonomy dimension was valued with 69.01% agreement and 9.39% disagreement. The dimension with the lowest appreciation was Satisfaction with 25.35% agreement and 28.64% disagreement. Structural equation modeling was performed with SmartPLS, obtaining that Faculty support (FS) and Active learning (AL) have a direct relationship with Satisfaction (S) in the use of the virtual platform with beta values (β) of 0.279 and 0.872 respectively. Contrarily, Real learning (RL) and Autonomy (A) have an inverse relationship with Satisfaction (S) with beta values (β) of -0.025 and -0.122 respectively. The study reflects that there is no relationship between Interaction and Communication among Students (ICS), Personal Relevance (PR) and Satisfaction (S) as the p-values were greater than 0.05. The value of the coefficient of determination (R2) was 0.778 being the representative model. The study is non-experimental, descriptive, explicative and cross-sectional.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle