AN ANALYSIS OF HIGH SCHOOL STUDENTS’ READINESS FOR ONLINE LEARNING IN THE CONTEXT OF DIFFERENT VARIABLES
Notice bibliographique
Résumé
In the first quarter of the 21st century, the interest and demand for online education continue to grow. The fact that online education is accessible without time and space constraints, enables lifelong learning, and is used in international emergencies such as Covid-19 are considered among the most critical factors in its increasing popularity worldwide. In addition, the recent COVID-19 and natural disasters have made it imperative that online education be utilized at all education levels, from higher to basic education. This study’s objectives are to assess the demographic and technological readiness of Eskisehir Province high school students (grades 9–12) for online learning in the context of these characteristics. The study, which was constructed using the cross-sectional survey model, the study’s link was distributed to all high school students enrolled in both public and private institutions during the fall semester of the 2022–2023 school year and the data were gathered from 507 (n=507) learners. According to the data obtained in the study, it was concluded that students’ general readiness levels for online learning were high. When analyzed according to the sub-dimensions of the scale, it is seen that students’ computer self-efficacy and self-learning levels are medium. In contrast, their internet use self-efficacy is high. In light of the preceding, it is determined that stronger technology usage abilities and increased technological integration into the classroom are necessary for students to be better equipped for online learning. It is believed that crucial data from this study was gathered to comprehend the readiness levels of pupils for online learning. However, it is advised that the study’s shortcomings be taken into account and that in the future, more thorough research with larger sample sizes be done.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».