Predictors of Online Learning Readiness and Their Consequences on Learning Engagement and Perceived Teaching Quality during 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
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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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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