Student's Readiness in Using Virtual Reality for Physics Learning
Notice bibliographique
Résumé
Virtual Reality (VR) technology in learning activities assists in visualizing abstract phenomena of physics concepts. This technology supports the delivery of effective and meaningful learning experiences. The main objectives of this study, therefore, are to analyze the level of students' readiness to use VR technology in higher education, and to analyze the factors most affecting students' readiness to use VR technology in physics learning. The research employed a questionnaire-survey method with 127 physics education students from a university in Indonesia, distributed based on age, gender, study level, geographical background, and family economic status. Data collection uses a Likert-scale questionnaire containing ten factors of student readiness for using VR. Data analysis techniques included percentages, the Pearson Product Moment Correlation, and multiple regression. The results of this study indicate that the level of students' readiness to use VR technology falls into the intermediate category (71%). The two factors most influencing students' readiness, that were identified from the correlation coefficients, are the availability of access to VR devices and basic technical skills in operating VR technology. Students' readiness to use technology in learning serves as the basis for determining which steps should be prioritized to prepare for technology-enhanced learning, ensuring that the technology positively impacts the learning quality.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».