Efficacy of Online Learning on the Development of Students’ Academic Competence: A Case Study of Yemeni Undergraduate Students Studying in India
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the efficacy of online learning on the academic competence of Yemeni undergraduate students in India. It examines whether online learning delivers adequate quality education by evaluating students’ academic competence levels. Two groups of Yemeni students participated: 27 Arts students and 35 Science students, from five Indian universities. The Academic Competence Evaluation Scale (DiPerna & Elliott, 2000) was employed to assess students’ competence through online learning, with data collected online and analyzed using SPSS. The scale was used to evaluate Yemeni students’ academic competence through online learning. Descriptive statistics indicated moderate levels of academic competence for both groups. Despite the Arts group showing higher scores, the Independent Samples T-test revealed no statistically significant difference between the groups. Pearson Correlation analysis demonstrated a significant positive correlation between students’ academic skills and academic enablers. Furthermore, Linear Regression analysis indicated that academic skills significantly impacted academic enablers. The findings suggest that online learning can be a viable alternative during Covid-19, provided that certain adjustments are made. This study contributes to the growing body of knowledge on online learning, particularly in developing countries like Yemen, offering empirical evidence for policymakers, educators, and institutions on its effectiveness and areas needing improvement. The results underscore the importance of integrating academic skills and enablers into online learning environments to enhance academic competence among 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 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».