Factors Affecting Online Teaching and Learning among Chinese High School Students: Education Equality Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Online learning is significant to promote education equality in high school sector. This research aims to explore the factors affecting students' acceptance of online learning, construct a structural equation model of high school students' online learning behavior, and propose measures to promote educational equity. The study employed quantitative research methods, utilizing online questionnaires to gather 633 data from high school students in Dazhou, Bazhong, and Liangshan regions. A comprehensive approach to data analysis was adopted, including descriptive statistical analysis, reliability and validity tests, confirmatory factor analysis, structural equation modeling, and path analysis. Key findings revealed the significant influence of online teaching quality and course content on students' perceived usefulness, ease of use, subjective norms, attitudes towards online learning, and their subsequent learning intentions and behaviors. The study confirmed the mediating roles of these perceptions and attitudes in shaping students' engagement with online learning platforms. In conclusion, the research provides vital insights into the dynamics of online education in a high school setting. It highlights the need for enhanced teaching quality and course design to improve online learning experiences. The findings offer valuable implications for educators, policymakers, technology developers, and other stakeholders, emphasizing the importance of a collaborative approach to create more effective and equitable online learning environments. This study lays a foundation for future research and strategies aimed at optimizing the potential of online education, ensuring it is accessible and beneficial to all students.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».