Validity and reliability of digital self-efficacy scale in Iranian sample
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aim: The digital self-efficacy scale was prepared and developed in 2022 by Ulfert and Schmidt in order to measure the subject's competencies in using digital technologies. This scale consists of 25 items and measures digital self-efficacy in five dimensions, which are: 1) information and data literacy; 2) collaboration and communication; 3) production of digital content; 4) security; 5) Problem-solving. The purpose of the present study was to investigate the validity and reliability of the digital self-efficacy scale in the Iranian sample. Methods: The current research was applied in terms of purpose and validation research. The current research was a quantitative study in which validity and reliability determination methods were used to validate the digital self-efficacy scale. The statistical population of the present study included all students of Islamic Azad University, South Tehran branch, who were studying in the 2022-2023 academic year. The statistical sample of this research included 500 students who were selected by the available sampling method and completed the questionnaire. In order to statistically analyze the data, confirmatory factor analysis, exploratory factor analysis, KMO and Bartlett test, Cronbach's alpha, combined reliability coefficient (CR) and Pearson correlation coefficient were used. Statistical analysis of data was done with SPSS software version 23. Results: After confirming the face validity, 5 factors with a greater eigenvalue of 1 were identified through exploratory factor analysis, so that the 5 factors obtained in total were able to explain 70.55% of digital self-efficacy. Confirmatory factor analysis also showed the significance of the items of all 5 factors. Moreover, the coefficients obtained for convergent validity, test-retest reliability, Cronbach's alpha and composite reliability were all higher than 0.70, which indicates the appropriate reliability of this questionnaire. Conclusion: It can be concluded that the digital self-efficacy scale has good validity and reliability.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».