Predictors of Online Learning Readiness and Their Consequences on Learning Engagement and Perceived Teaching Quality during Covid19
Notice bibliographique
Résumé
This empirical study attempts to investigate the causal relationships between the predictors of online learning readiness and its effects on learning engagement and perceived teaching quality. In other words, the study aims to explore the direct relationship between goal orientation and perceived teaching quality, on the one hand, and the students’ learning engagement and perceived teaching quality and their indirect relationships via online learning readiness. A total of 703 students from Malaysian and Omani higher institutions voluntarily participated in this study following the quota sampling technique. Structural Equation Modeling (SEM) was used to analyze the data gathered. The results of the analysis suggested that the goal orientation and perceived self-efficacy were statistically and directly related to learning engagement and perceived teaching quality and indirectly via online learning readiness.Furthermore, the analysis showed that goal orientation has a direct positive and significant relationship with learning engagement and perceived teaching quality and positive indirect relationships with them via online learning readiness. However, while perceived self-efficacy had a direct positive correlation with learning engagement, it had a negative and direct relation with perceived teaching quality but a positive indirect relationship via online learning readiness. Hence, due to the ongoing covid19 global pandemic, this study implicates that highlighting the roles of goal and efficacy in an online context is essential because they would affect students’ learning engagement and their evaluation of teaching quality.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».