MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388105028 · doi:10.5267/j.ijdns.2023.10.022

The impact of COVID-19 on reading behaviors among high school students through the adoption of mobile learning

2023· article· en· W4388105028 sur OpenAlexvenueno aff
Ra’ed Masa’deh, Dmaithan Abdelkarim Almajali, Salwa AL Majali, Nida AL-Sous, Haya Almajali

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Data and Network Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpectancy theoryPsychologyMobile phoneStructural equation modelingUnified theory of acceptance and use of technologyContext (archaeology)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Reading (process)Life expectancyApplied psychologyMedical educationSocial psychologyComputer scienceSociologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the impact of COVID-19 lockdown on Jordanian high school students’ reading habits and attitudes was examined. COVID-19 has indeed affected education systems all over the world; education institutions all over the world were compelled to implement innovative technological approaches so that education could still be delivered to students, fulfilling the academic expectations, while the Sustainable Learning and Education (SLE) ideals are consistently embraced. One of these approaches has been the use of mobile learning applications (MLA). These applications (MLAs) employ some prominent features of mobile apps, to allow students to collaborate and participate in purposeful online learning. Still, the success of any technology is dictated by the acceptance of the user, in this context, the acceptance of students. In other words, student acceptance of MLA will determine the success of MLA. Accordingly, the effect of COVID-19 lockdown on the information behavior of high school students was examined in this study, with MLA being used by these students. Data were gathered from 394 high school students in Jordan. These students were chosen randomly, and they were all mobile phone users. The data covered the 2022–2023 fall term and were analyzed using Structural Equation Modeling (SEM). Based on the analyses results: Self-Efficacy and Perceived Compatibility had significant impact on Perceived Performance Expectancy and Perceived Effort Expectancy; Perceived Convenience and Perceived Effort Expectancy had significant impact on Perceived Performance Expectancy; Perceived Enjoyment had significant impact on the Behavioral Intention to use MLA; COVID-19 had significant impact on the Behavioral Intention to use MLA; Perceived Compatibility showed no significant impact on Perceived Enjoyment; and Perceived Effort Expectancy, Perceived Performance Expectancy and Perceived Compatibility showed no significant impact on the Behavioral Intention to use MLA. The outcomes of this study demonstrate a practical indication in support of digital information behavior among high school students in this era.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,369 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Data and Network ScienceMême sujetTechnology Adoption and User BehaviourTravaux en français237 207