Emergency Online Learning: The Effects of Interactional, Motivational, Self-Regulatory, and Situational Factors on Learning Outcomes and Continuation Intentions
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the effects of interactional, motivational, self-regulatory, and situational factors on university students’ online learning outcomes and continuation intentions during the COVID-19 pandemic. Data were collected from 255 students taking a business course at a university in southern China. Hierarchical multiple regression analyses revealed that while family financial hardship caused by COVID-19 was a marginally significant negative predictor of students’ learning outcomes, learner–content interaction; instructors’ provision of e-resources, course planning, and organisation; and students’ intrinsic goal orientation and meta-cognitive self-regulation were significant positive predictors with the latter two sets of predictors mediating the effects of learner–instructor and learner–learner interactions, respectively. Multinominal logistic regression analyses showed that learner–instructor interaction, learner–content interaction, and private learning space were significant positive predictors of students’ intentions to continue with online learning, but learner–learner interaction was a significant negative predictor. These findings point to the differential effects of various types of interactional and situational factors on learning outcomes and continuation intentions, and the instructor- and learner-level factors that mediate the effects of learner–instructor and learner–learner interactions on learning outcomes. They contribute to our understandings of emergency online learning and provide implications for facilitating it.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».