Contextual Factors Influencing University Students’ Choice of Mode of Study in a Multi-Mode Teaching Environment: A Thematic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the landscape of higher education has witnessed a significant shift towards diverse modes of study (Gilakjani, 2017;Munna & Kalam, 2021).Traditional face-to-face instruction is no longer the sole option for undergraduate students, as institutions now offer a range of alternatives such as online courses, and blended and hybrid models (Haleem et al., 2022).This expansion in the modes of study provides students with increased flexibility, access to resources, and opportunities for personalized learning experiences.However, the factors influencing students' choices among these various modes of study remain an area of interest and importance.This study aimed to explore the contextual factors influencing undergraduate students' choice of mode of study in a multi-mode teaching environment.It adopted a qualitative approach, employing semistructured interviews to gather in-depth and nuanced perspectives from a diverse sample of undergraduate students.Through this qualitative exploration, this study uncovered the underlying themes that align with the constructs of Rogers' (1995) Diffusion of Innovation (DOI) model, a well-established framework for understanding the adoption and diffusion of new ideas or technologies.The thematic analysis approach suggested by (Braun & Clarke, 2006) was chosen for this study, which led to the identification and interpretation of recurring patterns and themes within the interview transcripts.The six dominant themes that emerged from the analysis were examined in relation to the constructs of the decision-making unit and perceived characteristics of innovation of the DOI model.Overall, the study provides a nuanced understanding of the different contextual factors that influence students' decision-making process in choosing a particular mode of study in a multi-mode teaching environment.The findings have practical implications for educational institutions aiming to optimize their mode of study offerings and enhance student satisfaction and engagement.By understanding the contextual factors that influence students'
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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».