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Enregistrement W4405338197 · doi:10.5430/wjel.v15n2p318

Efficacy of Online Learning on the Development of Students’ Academic Competence: A Case Study of Yemeni Undergraduate Students Studying in India

2024· article· en· W4405338197 sur OpenAlexvenueno aff
Hayel Mohammed Ahmed Al-hajj, Asma’a Ali Abdalhadi Abu-Qbeita, Loiy Hamidi Qutaish Alfawa’ra

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLovely Professional UniversityAligarh Muslim University
Mots-clésCompetence (human resources)Descriptive statisticsPsychologyMedical educationMathematics educationOnline learningAcademic yearMedicineComputer scienceMultimediaMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,349 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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