Investigating the effects of e-learning, digital transformation, and digital innovation on school performance in the digital era
Notice bibliographique
Résumé
In the digital era that continues to develop, information technology has brought significant changes to various aspects of human life. One of the clearest impacts is in the field of education. In this era, learning is no longer limited to physical classrooms and textbooks, instead, electronic learning or e-learning has become a popular alternative for accessing knowledge and learning online. This research aims to analyze the relationship between e-learning variables and school performance, the relationship between digital transformation variables and school performance and the relationship between digital innovation and school performance. The study uses a quantitative method approach and data analysis using the Partial Least Square -Structural Equation Modeling (PLS-SEM) approach. Research data was obtained by distributing an online questionnaire form via social media platforms. The questionnaire was designed to contain statement items on a Likert scale from 1 to 7. The respondents for this research were 467 school principals in Indonesia who were determined using the sample determination method, namely simple random sampling. The stages of research data analysis are validity testing, reliability testing and hypothesis testing or significance testing. The independent variables in this research are e-learning, digital transformation and digital innovation, the dependent variable in this research is school performance. The results indicate that e-learning, digital transformation, and innovation had positive and significant effects on school performance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».