MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396844836 · doi:10.32744/pse.2024.2.13

The level of self-learning ability among university students in the light of dealing with innovative technologies

2024· article· en· W4396844836 sur OpenAlexaboutno aff
Amany Derar Sbaih, Mutaib Mohammad Ibrik Al-Otaibi, Mona Mohammad Fareed Smadi, Sana’ Ababneh

Notice bibliographique

RevuePerspectives of science and education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleMathematics educationSet (abstract data type)PsychologyScale (ratio)Quarter (Canadian coin)Educational technologyMedical educationComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. A crucial topic of investigation in modern education is the study of self-learning abilities among college students, especially in using innovative technologies. In order to improve educational practices and student results, it is crucial to understand how students adapt to and use digital tools and online resources for self-directed learning. This is because these resources are becoming increasingly important to academic performance. The purpose of this study is to explore how college students utilize digital tools and online resources for self-learning. Study participants and methods. This investigation, which involved 500 pupils, set out to answer four primary questions: (1) the confidence that college students have in their abilities to learn independently with the help of digital tools; (2) how students' use and familiarity with cutting-edge tools change as they progress through college; (3) whether there are any gender variations in students' ability to learn on their own using modern technology; and (4) whether or not there are any relationships between students' grades and their use of cutting-edge study tools, using a Likert-scale survey. Results. The results demonstrated that out of 500 college students, 60% had faith in self-directed learning through innovative technology, with 200 agreeing and 100 strongly agreeing. On the other side, nearly a quarter were uneasy, with seventeen percent remaining indifferent and sixty-five percent strongly opposing. Just 10% of first-year students reported often utilizing tools, indicating reduced tool utilization and comfort. Whereas half of the fourth-year students regularly used them, the other half used them more frequently and were more comfortable with them. The study did not find any notable difference in the usage of technology for self-learning based on gender. There was an association between grade point average and technology use; students whose GPAs were between 3.5 and 4.0 were more likely to use technology frequently (4.8 out of 5.0) and were more comfortable using it (4.5 out of 5.0). Practical significance. This study has the ability to shed light on current educational procedures and strategies, which is where its practical significance lies. Teachers can gain a better grasp of how students make use of and adjust to digital resources for independent study in order to incorporate these technologies into lessons in a way that may improve students' learning experiences and outcomes. Insights from this study regarding the link between tech use and higher GPAs can help schools design better online classrooms. More personalized and efficient methods of higher education instruction can be a result of the study's impact on educational technology policy decisions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,804

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePerspectives of science and educationMême sujetOnline and Blended LearningTravaux en français237 207