The impact of social media on educational decision making: The mediating role of information credibility, empirical analysis of Jordanian private universities
Notice bibliographique
Résumé
The study aims to bridge this gap by examining how the credibility of information on SM influences educational decisions in higher education (HE) among students. The research questions addressed are: (1) how does SM information credibility influence education decision-making? (2) How often does informative information on SM have a kind with corresponding understanding from traditional sources to guide educational decisions? What difficulties are there in how students judge SM regarding the credibility of information? While social media (SM) has been argued to be an important stakeholder in our lives, its role in educational decision-making regarding information credibility is not explicated. This study, combining surveys and interviews in a mixed-methods approach, showed that providing authentic SM information appreciably increases students' ability to make an informed choice when choosing relevant courses, gain insight into possible learning aids, and assist them with their career plans. The findings highlight the importance of digital literacy for SM-content credibility evaluability in students. The study also outlined critical strategies for educators and institutions to support students in assessing the reliability of sources and train them in skills that accompany a responsible thumb online. The conclusion takeaway from the study is that credible information on SNS can impact and change educational decision-making.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».