Transformation of digital communication: Students’ timely graduation model in blended learning post COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The shift in learning communication patterns in higher education emerged along with the end of the pandemic, accelerating the transformation of digital communication. This study aims to explain the digital communication variable of the CMC model, the digital technology variable of the technology and determinism model, the SIKA LMS variable of the technology acceptance model (TAM), the discipline variable of the Attitude and Behavior theory model, and the graduation variable of the Media Dependence model as part of the communication using the computer. Quantitative research method with SEM PLS analysis. Furthermore, the data collection technique was used with a proportionate stratified random sampling population of 3416 students and a sample of 302 active students working on the final project. The analysis in this study uses Structural Equation Modeling, with 5 variables, namely digital communication (X1), digital technology (X2), SIKA LMS (X3), student discipline (X4) and timely graduation (X5), conducting outer model tests, goodness of fit models, and model testing inner. Results show that the discipline variable obtained the highest average of 4.22. In contrast, the digital communication transformation obtained a very significant direct influence on the shift in learning patterns for timely graduation.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».