From Crisis to Continuity: Exploring Students’ Perspectives on the Future of Online Learning Beyond COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
As we live in the post-COVID-19 era, much research should be devoted to guiding educators and policymakers on what to retain, revise, or even eliminate from the online learning experience. This study aimed to provide a deeper understanding of the students’ behavioural intention to continue using technology in the post-COVID-19 era. The study was grounded in a well-known theoretical model for assessing technology adoption, the Technology Acceptance Model (TAM), expanded by adding the following external variables: accessibility (ACC), anxiety (ANX), feedback (FB), computer playfulness (CP) and perceived enjoyment (PNJ). A total of 134 undergraduate students from both public and private universities and colleges in Oman were included in the study. Data was collected through the administration of a Likert-scale questionnaire and analysed using descriptive tests and the Smart-PLS technique. The study’s main findings revealed that ACC, ANX, CP, and PNJ had a significant impact on Perceived Ease of Use (PEOU), while no such effect was observed on Perceived Usefulness (PU). Notably, the study concludes that students exhibit a high intention to continue using technology. The study underscores the increasing familiarity of interactive technology tools among teachers and students, a trend accelerated during the pandemic. However, a recommendation is made for the development of a comprehensive framework by educational stakeholders, including policy professionals and teachers, to specify the strategic use of technology and its intended purpose.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».