Educational triumphs in the face of crisis: The university of Jordan's e-learning satisfaction: Evidence from the pandemic time
Notice bibliographique
Résumé
The onset of the COVID-19 pandemic has wrought a profound transformation in the higher education landscape, compelling universities worldwide to pivot towards E-learning as the primary mode of instruction. This study, which was performed on a sample of 330 undergraduate students at The University of Jordan, undertook an in-depth exploration of student satisfaction with E-learning at The University of Jordan during this unprecedented shift, examining it through four demographic variables: gender, residence, faculty type, and academic year. The researchers employed rigorous statistical analyses, including calculations of mean and standard deviation, as well as one-way ANOVA tests, to thoroughly examine the data. The findings indicate a strong overall satisfaction level among students regarding E-learning, with discernible variations between items. There is a noteworthy correlation observed between students' academic faculty and their academic year in relation to their satisfaction level, with a p-value below 0.05, indicating statistical significance. This underscores the nuanced influence of these demographic factors in shaping students' perceptions and contentment levels as they navigate the evolving landscape of higher education during this extraordinary period. While the gender and the residence have no effect on the satisfaction level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».