Науковий вісник НГУ

Аналіз мотиваційних чинників реалізації онлайн-навчання майбутніх менеджерів у державних університетах

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №3 2023

Останнє оновлення: 27 червня 2023

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 1575

Authors:

В.Г.Фатхутдінов, orcid.org/0000-0003-1231-5379, Міжрегіональна Академія управління персоналом, м. Київ, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Б.Г.Амаратунга*, orcid.org/0000-0003-3837-9979, Університет Ваямба у Шрі-Ланці, м. Куліяпітія, Демократична Соціалістична Республіка Шрі-Ланка, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

В.С.Ніценко, orcid.org/0000-0002-2185-0341, Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу, м. Івано-Франківськ, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Д.Б.Свириденко, orcid.org/0000-0001-6126-1747, Український державний університет імені Михайла Драгоманова, м. Київ, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

В.В.Коцур, orcid.org/0000-0001-6647-7678, Університет Григорія Сковороди в Переяславі, м. Переяслав, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

* Автор-кореспондент e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2023, (3): 171 - 176

https://doi.org/10.33271/nvngu/2023-3/171

Abstract:

Мета. Підвищення якості онлайн-навчання студентів університетів з урахуванням їхньої мотиваційної складової.

Методика. Результати дослідження, отримані під час використання загальних і спеціальних методів пізнання: абстрактно-логічний, аналіз, систематизація й комбінування, метод теоретичного узагальнення, дедукція та індукція, статистичний аналіз.

Результати. Дослідження на вибірці з 377 студентів бакалаврату спеціальності «менеджмент» у Шрі-Ланці довело гарну відповідність запропонованої моделі структурного рівняння спостережуваним даним, підтверджуючи, що зміст і організація, доступ до Інтернет і якість послуг мали статистично значущий вплив на онлайн-викладання.

Наукова новизна. За рекомбінації змінних формується можливість забезпечення підвищення якості навчання за рахунок ефективного збільшення вагомої мотиваційної складової навчального процесу

Практична значимість. Результати дослідження є корисними для всіх учасників освітнього сектору. Вони пропонують дороговказ для адміністрації університетів щодо того, як вони повинні проводити онлайн-викладання, забезпечуючи результативність процесу навчання з урахуванням мотиваційної складової.

Ключові слова: студенти зі спеціальності «менеджмент», чинники мотивації, онлайн-навчання, державні університети

References:

1. Turban, E., King, D., Lee, J. K., Liang, T.-P., & Turban, D. C. (2015). Electronic Commerce: A Managerial and Social Networks Perspective, 8. Springer Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-10091-3.

2. Revin, F. (2021). The Shifting Image of Social Capital: Digitizing Cooperative Ties. Future Human Image, 16, 75-82. https://doi.org/10.29202/fhi/16/7.

3. Fatkhutdinova, O. (2018). Impact of Legal Education on the Development of Space Law. Advanced Space Law, 1, 42-49. https://doi.org/10.29202/asl/2018/1/5.

4. Terepyshchyi, S. (2022). The Interaction of Education and the Global Social System: the Experience of China. Ukrainian Policymaker, 10, 37-42. https://doi.org/10.29202/up/10/5.

5. Lin, G. T. R., & Sun, C. (2009). Factors influencing satisfaction and loyalty in online shopping: an integrated model. Online Information Review, 33(3), 458-475. https://doi.org/10.1108/14684520910969907.

6. Szymanski, D. M., & Hise, R. T. (2000). E-satisfaction: an initial examination. Journal of Retailing, 76(3), 309-322. https://doi.org/10.1016/S0022-4359(00)00035-X.

7. Sureshchandar, G. S., Rajendran, C., & Anantharaman, R. N. (2002). The relationship between service quality and customer satisfaction – a factor specific approach. Journal of Services Marketing, 16(4), 363-379. https://doi.org/10.1108/08876040210433248.

8. Bauk, S., Šćepanović, S., & Kopp, M. (2014). Estimating Students’ Satisfaction with Web Based Learning System in Blended Learning Environment. Education Research International, 2014, 731720. https://doi.org/10.1155/2014/731720.

9. Alsabawy, A. Y., Cater-Steel, A., & Soar, J. (2013). IT infrastructure services as a requirement for e-learning system success. Computers & Education, 69, 431-451. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2013.07.035.

10. Rapanta, C., Botturi, L., Goodyear, P., & Koole, M. (2020). Online University Teaching During and After the Covid-19 Crisis: Refocusing Teacher Presence and Learning Activity. Postdigital Science and Education, 2, 923-945. https://doi.org/10.1007/s42438-020-00155-y.

11. Sun, J. C., & Rueda, R. (2012). Situational Interest, Computer Self-Efficacy and Self-Regulation: Their Impact on Student Engagement in Distance Education. British Journal of Educational Technology, 43, 191-204. https://doi.org/10.1111/j.1467-8535.2010.01157.x.

12. Kolb, D. A., & Kolb, A. Y. (2013). The Kolb Learning Style Inventory 4.0: Guide to Theory, Psychometrics, Research & Applications. Experience Based Learning Systems.

13. Muhammad, A., Zhou, Q., Beydoun, G., Xu, D., & Shen, J. (2016). Learning path adaptation in online learning systems. In: 2016 IEEE 20 ^th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design (CSCWD), (pp. 421-426). United States: IEEE. https://doi.org/10.1109/CSCWD.2016.7566026.

14. Wu, J.-H., Tennyson, R. D., & Hsia, T.-L. (2010). A study of student satisfaction in a blended e-learning system environment. Computers and Education, 55, 155-164. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2009.12.012.

15. Wade-Benzoni, K. A., Rousseau, D. M., & Li, M. (2006). Managing relationships across generations of academics. International Journal of Conflict Management, 17(1), 4-33. https://doi.org/10.1108/10444060610734154.

16. Chowdhury, S., Rahman, M., Doddanavar, I. A., Zayed, N. M., Nitsenko, V., Melnykovych, O., & Holik, O. (2023). Impact of Social Media on Knowledge of the COVID-19 Pandemic on Bangladeshi University Students. Computation, 11, 38. https://doi.org/10.3390/computation11020038.

17. Arora, B. (2019). Teaching cyber security to non-tech students. Politics, 39(2), 252-265. https://doi.org/10.1177/0263395718760960.

18. Mahyoob, M. (2020). Challenges of e-Learning during the COVID-19 Pandemic Experienced by EFL Learners. Arab World English Journal, 11(4) 351-362. https://doi.org/10.24093/awej/vol11no4.23.

19. Alturise, F. (2020). Evaluation of Blackboard Learning Management System for Full Online Courses in Western Branch Colleges of Qassim University. International Journal of Emerging Technologies in Learning, 15(15), 33-51. https://doi.org/10.3991/ijet.v15i15.14199.

20. Pham, L., Limbu, Y. B., Bui, T. K., Nguyen, H. T., & Pham, H. T. (2019). Does e-learning service quality influence e-learning student satisfaction and loyalty? Evidence from Vietnam. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16, 7. https://doi.org/10.1186/s41239-0190136-3.

21. Levin, T., & Wadmany, R. (2006). Teachers’ Beliefs and Practices in Technology-based Classrooms. A Developmental View. Journal of Research on Technology in Education, 39(2), 157-181. https://doi.org/10.1080/15391523.2006.10782478.

22. Winberg, T., & Hedman, L. (2008). Student attitudes toward learning, level of pre knowledge and instruction type in a computer-simulation: effects on flow experiences and perceived learning outcomes. Instructional Science, 36(4), 269-287. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/23372883.

23. Sintema, E. J. (2020). Effect of COVID-19 on the Performance of Grade 12 Students: Implications for STEM Education. EURASIA Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 16(7), em1851. https://doi.org/10.29333/ejmste/7893.

24. Ivanov, D. (2020). Predicting the impacts of epidemic outbreaks on global supply chains: A simulation-based analysis on the coronavirus outbreak (COVID-19/SARS-CoV-2) case. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 136, 101922. https://doi.org/10.1016/j.tre.2020.101922.

25. Owusu-Fordjour, C., Koomson, C. K., & Hanson, D. (2020). The impact of covid-19 on learning the perspective of the Ghanaian student. European Journal of Education Studies, 7(3). https://doi.org/10.46827/ejes.v0i0.3000.

• < Попередня
• Наступна >