An empirical investigation of student online learning continuance intention in the post-COVID-19 pandemic era
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to investigate students’ viewpoint regarding continuation of using online learning in the post-COVID-19 pandemic world. While during the pandemic years predominantly all formal learning was forced to move online, in the postpandemic environment traditional postsecondary education institutions generally resumed in-person (or face-to-face) learning. Nonetheless, it is possible that some students would like to continue using online learning after using such a system during COVID-19 restrictions. Therefore, it is important for postsecondary institutions to understand students’ views on continuing with online learning so that these institutions can better adapt their offerings to learners’ preferences. Design/methodology/approach This study uses a cross-sectional online survey-based approach grounded on an innovative theoretical framework blending the unified theory of acceptance and use of technology 2 into the expectation-confirmation model of information systems continuance. Data were collected from 247 students in Canada in Fall 2022 and were analyzed with partial least squares structural equation modeling techniques. Findings Perceptions of usefulness and of monetary benefits relative to costs together with developing positive habits regarding online learning are the most significant beliefs motivating students to want to continue with online learning. Furthermore, positive disconfirmation of initial expectations and satisfaction relying on previous use together with a favorable attitude with respect to online learning strongly influence the intention to continue with online education. Originality/value The study opens the door for similar research in other cultural contexts (e.g. with a different individualistic-collectivistic pattern) and for other domains that moved totally online during the COVID-19 pandemic (e.g. primary health care) to maximize people satisfaction while minimizing societal costs.
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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle