The Impact of Self-Efficacy, Learning Preferential, Learning Motivation and Academic Achievement on EFL Students in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to examine the effect of self-efficacy moderated by e-learning preferential on the academic achievement through the mediation of learning motivation. A survey approach was used. 264 EFL students were randomly selected from three different universities in central Saudi Arabia during the academic year of 2020/2021. A 5- likert scale questionnaire was applied with two instruments (for self-efficacy and for learning motivation), in addition to a section for the demographic variables that included sex, age, study level, learning preferential, and grade point average (GPA). IBM SPSS AMOS (23) was employed, where structural equation modeling, SEM (CB-SEM), was applied as well as Macro Process Hayes Plug-In. The analysis used both the measurement and structural model. Reliability was tested with alpha Chronbach coefficient and the model fitness was evaluated using several criteria including regression weight, goodness of fit indices (GFI). The finding showed that student in the scored high level of self-efficacy and learning motivation, though the former is higher. In addition, there was a significant direct effect on GPA for self-efficacy and learning motivation. However, a new significant direct effect appeared, because of the interaction between self-efficacy and the learning preferential. More importantly, in addition to the mediated effect of the self-efficacy on the GPA through the learning motivation, there appear to be another moderated mediated effect which is the indirect effect of the interaction between self-efficacy and the learning preferential on the GPA through the mediation of the learning motivation.
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.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».