edri 教育研究国际 2090 - 4010 2090 - 4002 Hindawi 10.1155 / 2021/1936076 1936076 研究文章 一个适应和验证学生的满意度量表:麦格劳-希尔教育联系起来 https://orcid.org/0000 - 0001 - 5676 - 9271 Babtain 阿德尔。 王 于敏 一般研究部门 大学进进出出 41912年进进出出 沙特阿拉伯 yuc.edu.sa 2021年 28 6 2021年 2021年 23 4 2021年 19 6 2021年 28 6 2021年 2021年 版权©2021阿德尔Babtain。 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

本研究旨在适应和验证一个阿拉伯语版本的学生满意度量表。它试图衡量学生的满意麦格劳-希尔教育在沙特阿拉伯连接平台。它为沙特阿拉伯和阿拉伯学者提供了一个有效的工具进行进一步的研究和干预措施改善学生的学习和环境。研究了建立项目内容,构造,收敛和区分效度。它使用两阶段化学101 -学生样本( N= 50, N= 193)。探索性因素分析(脂肪酸)使用最大似然法提取方法和电子产品品牌旋转方法被用来探索试点阶段的调查的构造。它支持调查的五因素结构。三个竞争构造使用验证性因素分析模型研究了在主要阶段的研究。模型拟合研究数据和满足可靠性和有效性的标准是一个二阶模式识别两个主要构造独特:满意( N= 3, α= 0.912)和工具( N= 19日 α= 0.965)。公用事业规模是由四个分量表:理解( N= 5, α= 0.913)、学习( N= 3, α= 0.896),准备( N= 4, α= 0.893)和可用性( N= 7, α= 0.913)。结果表明,学生的总体满意度MCGH连接明显了( 米= 3.52,SD = 0.176)。另外,学生明显满意MGHE连接工具( 米= 3.51,SD = 0.221)。最高水平的满意度是理解( 米= 3.60,SD = 0.170),最低的是准备类( 米= 3.23,SD = 0.259)。学生们同样满意使用MGHE连接到理解材料,学习和复习考试,和友爱。

 1。介绍

如今,混合式学习(b-learning)成为了新简化学习和传统方法在高等教育机构( 1- - - - - - 3]。B-learning可以看作是传统教学和在线学习环境基于面对面和在线活动的原则优化集成到一个独特的学习经验( 4- - - - - - 7]。

此外,教育者的电话由于计算机技术和互联网的发展让教科书出版商增加教学法上的公司相关技术补充( 8]。文本技术补充(tts)视为特定技术在计算机辅助学习的更广泛的范畴 8]。TTS变得更加多产的高等教育作为辅助工具来帮助学生学习( 9]。

许多出版商和研究人员声称,教科书的补充产品提高学习效率、时间管理、课堂讨论、学生参与、个性化的学习经验,考试分数,课程成绩,和整体满意度课程和课程 2, 10- - - - - - 12]。然而,其他人不同意 13- - - - - - 15]。此外,这些系统提供即时反馈给学生,让教师在正确的时间进行干预,以支持学生 16, 17]。麦格劳-希尔教育(MGHE)产品是其中的一个补充,使用交互式学习技术,使一个更个性化的学习经验提高学生参与课程内容和学习活动 12]。

学习者满意b-learning起到了至关重要的作用在评估其有效性和测量等项目的质量( 1, 2, 18- - - - - - 21]。机构实现b-learning满足学习者的需求;因此,同样重要的是衡量他们的感知满意度决定程序的有效性( 2]。评估学习效果和学习者的满意是相互联系的 1, 22- - - - - - 24]。学习者与学习成果的质量满意度呈正相关,研究建立了学生之间的关系满意度的看法和他们的学习环境和学习质量 25- - - - - - 27]。学习者的满意度对于学习者继续使用混合学习是至关重要的( 25]。这就是为什么机构参与混合式学习应该关心学习满意度增加。陈答姚明总结,这必须了解学习者的态度、认知、接受和满意度评价教学设计的成功基于技术( 2]。

此外,机构可以故意为学习环境提供适当补充学生的满意度影响因素识别时( 25]。了解影响学生满意度的因素混合学习可以帮助设计一个学习环境和积极影响学生学习经验( 25]。的标准衡量学习者的满意度在混合课程使用学生整体满意度与经验,教学和学习质量,和易于使用的技术( 20., 21]。虽然学生的满意度并不一定与成就,满足学生更有可能完成他们的认知目标( 27]。

虽然学生的满意度关注机构提供高质量教育,该领域仍处于初步阶段,需要更多的有效和可靠的仪器( 28]。另外,需要深入理解感知满意度的组件和混合式学习的质量 27]。干预措施基于可靠的数据,支持学生的学习是至关重要的( 29日]。准确的数据是必要的支持学习改进的目标和衡量进展( 29日]。调查结果通常用于为干预课程提出建议,教师培训,和产品针对发展的教学方法。这就是为什么它是至关重要的依靠精心设计和验证工具( 29日, 30.]。

仪器,原本在一个特定的语言使用在某些情况下可以适当的使用在一个或多个其他语言或上下文( 31日, 32]。在这种情况下,翻译/适应过程的目标是生产一种乐器与类似的心理素质与原始遵循一个特定的程序( 30., 31日, 33- - - - - - 35),仪器开发人员应该评估目标人群的有效性( 31日]。

有效性是乐器的能力测量应该是什么潜伏构造( 36)( p。55)。它可以验证通过检查内容,构造,收敛,区分效度( 36)( p。55)[ 37]。内容效度时可以建立主题专家检查结构,包括每个构造的定义和项目( 28]。一旦建立了内容效度,实现仪器检查建构效度。

建构效度的目的是确定被测量的构造一个有效的概念化的现象正在测试 28]。如果物品没有目的构造上的负载,他们应该取消,因为他们没有足够的措施的构建[ 37]。在验证性因素分析(CFA),建构效度达到当构造满足的健康指数( 30.]。

聚合效度达到当所有项目在一个测量模型与各自的潜伏构造显著相关( 30., 35, 38]。它也可以验证通过的平均方差提取每个构造(AVE)。AVE估计平均潜伏构造的变化可以解释观察到的变量,它在理论上是相关( 37, 39(页600 - 638)。AVE的潜伏构造应高于0.5建立聚合效度( 40]。区分效度表示测量模型的构建是免费的冗余和不必要的物品。它检查如果物品在一个构建intercorrelate高于他们从其他构造与其他物品理论上应该不联系 30., 37, 38, 41]。

本研究旨在适应和验证一个阿拉伯语版本的学生满意度量表。它旨在衡量学生满意MGHE连接平台在沙特阿拉伯和沙特阿拉伯和其他学者提供一个有效的工具进行进一步的研究和干预措施改善学生的学习环境。

 2。材料和方法 2.1。材料

研究开始时提出的一项调查Gearhart [ 8]。Gearhart的调查由30项知觉包括四大类:满意( N= 5, α= 0.87),实用程序( N= 12, α=没有报告)、可用性( N= 9, α= 0.87)和感知价值( N= 4, α= 0.91)。公用工程项目由三个分量表:理解( N= 4, α= 0.66)、学习( N= 4, α= 0.73),和准备( N= 4, α= 0.87)。Gearhart这些类别描述如下( 8]:

满意的担忧是否工具通常能满足学生的需要

效用与学生如何使用这项技术,它包括三个分量表:

理解反映的程度学生认为连接帮助他们更好地理解材料

准备措施的学生使用连接之前引入课程内容讨论和讲座

研究评估技术的使用为考试复习

可用性指标的学生对访问和用户友好性

感知价值表示如果这是值得的( p13)

调查的反应比例范围从1 =非常不同意,5 =非常同意。从满意度内部氧化物两项,项目3和5,是消极的措辞和reverse-coded之前分析。

虽然学生的认知调查由Gearhart由30项( 8),当研究者联系作者权限和项目列表,研究者获得了34项分类列表如下:满意( N= 5)、工具( N= 16)、可用性( N= 9),感知到的可见性( N= 4)[ 42]。满意度和可用性尺度是相同的两个版本中,而效用尺度不是。在[ 8),可使用的物品( N= 12)分为三个分量表:理解、学习,和准备,而在 42),所有项目( N= 16)被分组在一个规模。因此,研究人员开始调查更多的条目达到最终的验证。

然而,自许可进入本研究学生之间自由根据一些安排延布工业学院和麦格劳-希尔公司代理,感知到的能见度是排除在这个适应性研究。因此,研究者开始适应使用30项,5代表满意度、16代表效用,9代表可用性(见附件 一个)。

 2.2。过程

研究者跟随国际考试委员会(ITC)指导方针和其他文学翻译和适应测试( 30., 31日, 33, 43- - - - - - 50]。30-item调查是由两个双语专家从英语翻译成阿拉伯语,并讨论了翻译研究整合为一个版本。然后,翻译后的版本被另外两个翻译回英文双语专家。语义适应和一些修正和讨论是由研究人员和其他两个专家共识翻译调查的初始版本。

翻译版本然后送到七个专业主题专家在教育技术,电子学习,计算机科学,化学审核相关的内容结构和每个构建的项目。可用性的一项规模被删除(22)项以来71%的评论家不同意,这是相关的可用性或其他尺度。

验证内容效度后,调查管理使用50-participant试验样品检查仪器及其使用电弧炉项目经验。研究者也采访了十个受访者,以检查是否有任何的问题,问题,或意见调查。然后调查准备进一步实证调查使用CFA在初级阶段。

 2.3。参与者

这项研究使用了两个样品在两个阶段。集群在初步研究阶段,样品被随机选择两个部分的部分(平均每个部分都有25个学生)的化学101在延布工业大学位于西部地区的沙特阿拉伯在2019年秋季学期。双节的样本是由55名学生组成。MGHE连接使用的示例,学期学生整个学期作为补充平台除了面对面的方法。使用MGHE连接15周后,期末考试开始前,学生们被邀请响应阶段的调查。回答的学生人数是50,参与者的年龄介于19和21之间。

下学期,2020年的春天,也有十化学101节(平均每个部分都有23名学生)的学生MGHE连接以同样的方式使用。15周后使用MGHE连接在他们学习,他们被邀请对调查作出回应。最后实现样本由193名学生的年龄在19 - 22年。

 2.4。数据分析

该研究使用探索性因素分析(脂肪酸)使用最大似然法提取方法和电子产品品牌旋转方法探索调查试验样品的结构。电子产品品牌旋转方法构造以来相关( 51]。脂肪酸的解决方案利用皇帝的标准(特征值> 1)保留因素( 52]。Kaiser-Meyer-Olkin衡量抽样充足率(KMO > 0.7)和巴特利特球形度的测试值( p < 0.01 )被用来检查是否适合使用因子分析( 53]。IBM SPSS版本20被用来分析数据。

研究评估拟议的竞争模型通过使用CFA使用IBM SPSS阿莫斯诉22 ( 47, 54)(第122 - 103页。) 52- - - - - - 56]。最大似然法估计参数。建构效度是研究使用六个健康指数:气/ df (< 5), CFI (> 0.9), GFI (> 0.9), (0.9 >), TLI SRMR(< 0.08),和RMSEA (< 0.08) [ 57, 58]。聚合效度是研究使用指标负载到预期的因素(> 0.4)和大街(> 0.5)[ 30., 40, 59, 60(页73 - 84)。区分效度是研究使用Fornell和拉克尔的标准 61年]。每个构造的AVE应该高于其最大方差共享(MSV)与其他构造( 62年, 63年]。共享的方差(SV)由任意两个结构之间的相关性[的平方 37]。

该研究使用量表的阿尔法( α)的可靠性评估( α应该> 0.7)( 61年, 64年)和项目合计每一项之间的相关性,其构造( r应该> 0.4)( 65年]。每个潜变量的综合可靠性(CR)估计也是因为它是一个更合适的可靠性指标比克伦巴赫α( 40, 66年]。MaxR (H),指麦当劳构造可靠性,也估计。系数(H)描述了潜伏构造的关系及其衡量指标( 40]。手段和参数测试是用于描述李克特量表的反应和测试的意义差异( 67年]。

 3所示。结果与讨论 3.1。初步研究结果

提出的研究始于three-construct版本原作者( 42),这表明量表的阿尔法是如下:满意( N= 5, α= 0.785),实用程序( N= 16, α= 0.935)和可用性( N= 8, α= 0.851)。项分析显示,项目合计相关性和α如果条目删除,如表所示 1。

项目合计相关性和α如果条目删除。

次生氧化皮 项 项目合计相关性 α如果项目删除
满意度 V1 0.724 0.689
V2 0.672 0.706
V3 0.298 0.820
V4 0.570 0.743
V5 0.573 0.742
V22 0.590 0.835
可用性 V23 0.615 0.831
V24 0.692 0.826
V25 0.315 0.869
V26 0.592 0.834
V27 0.617 0.831
V28 0.766 0.814
V29日 0.638 0.828
实用程序 V6 0.762 0.929
V7 0.815 0.927
V8 0.651 0.932
V9 0.745 0.930
V10 0.697 0.931
V11 0.680 0.931
V12 0.813 0.929
V13 0.581 0.933
V14 0.674 0.931
V15 0.610 0.933
V16 0.702 0.930
V17 0.653 0.932
V18 0.773 0.928
V19 0.559 0.935
V20. 0.345 0.941
V21 0.790 0.928

结果表明,提出的三个内部结构是一致的。然而,三个项目(3、20和25)项目合计较低相关系数(< 0.4),消极量表的阿尔法起到了推波助澜的作用。因此,他们从建议调查项目列表中删除。

然后,电弧炉进行探索的初步结构调查。Kaiser-Meyer-Olkin测量采样充足率(KMO = 0.772)和Bartlett的测试(约球度值。卡方= 1054.012,df = 325, p ≤ 0.001 )表明,因子分析是合适的。脂肪酸的解决方案使用凯撒的标准保留五个因素。方载荷的总额65.32%,提取的五个因素和项目载荷如表所示 2。

脂肪酸旋转载荷提取的因素与项目。

因素1、2
1 2 3 4 5
V1 我很满意连接 0.860
V2 我想参加一个类似的课程,如果利用连接 0.883
V4 我建议其他课程使用连接 0.644
V5 我并不满意我的连接体验 0.624
V6 连接我学到更多在这个在线课程比面对面的课程 0.668
V7 连接鼓励我重新考虑我对某些方面的理解的主题在完成连接模块 0.773
V8 在使用连接,例子和插图来帮助我掌握得更好 0.973
V9 在使用连接,我是思考如何发展自己的学习 0.422 0.590
V10 完成连接模块帮助指导我的学习
V11 连接模块澄清的预期是什么需要理解取得好成绩 0.459
V12 本课程中使用的连接模块促进我的学习 0.730
V13 接收反馈连接模块帮助我确定领域的不足 0.498
V14 准备分级测验在本课程帮助我的学习 0.424
V15 网上测试嵌入连接帮助我更好地理解我的理解水平 0.887
V16 网上测试嵌入连接帮助指导我的研究和学习 0.655
V17 连接帮助我来上课准备 0.866
V18 联系了我在课程讨论的互动 0.604 0.436
V19 之前我使用连接到课程内容在课堂上讨论 0.767
V21 连接在课堂时间让我更加互动
V22 从一开始,明确表示连接到我我应该学习本单元 0.436
V23 连接模块所需的工作量是恰当的 0.534
V24 连接允许我访问在线/数字学习资源 0.560
V26 连接让我对自己的学习负责 0.565
V27 我使用连接到帮我委员会的优点和缺点 0.608
V28 连接帮助我更有效地学习,我需要关注什么 0.645
V29日 连接帮助我集中我的注意力集中在特定区域的需要 0.438 0.672

1提取方法:最大似然。2旋转方法:电子产品品牌与凯撒的归一化。

脂肪酸的解决方案,见表 2支持小五构造。三个项目(9、18和29)显示cross-loadings因素,和两个项目(10 - 21)加载不到0.4的因素。

因此,项目10和21被移除,电弧炉进行了再次显示解决方案表 3。

项载荷在旋转中提取因素后删除10日和21日。

因素1、2
1 2 3 4 5
V1 我很满意连接 0.835
V2 我想参加一个类似的课程,如果利用连接 0.866
V4 我建议其他课程使用连接 0.603
V5 我并不满意我的连接体验 0.585
V6 连接我学到更多在这个在线课程比面对面的课程 0.658
V7 连接鼓励我重新考虑我对某些方面的理解的主题在完成连接模块 0.748
V8 在使用连接,例子和插图来帮助我掌握得更好 0.942
V12 本课程中使用的连接模块促进我的学习 0.730
V27 我使用连接到帮我委员会的优点和缺点 0.587
V13 接收反馈连接模块帮助我确定领域的不足 0.521
V14 准备分级测验在本课程帮助我的学习 0.429
V15 网上测试嵌入连接帮助我更好地理解我的理解水平 0.847
V16 网上测试嵌入连接帮助指导我的研究和学习 0.655
V9 在使用连接,我是思考如何发展自己的学习 0.578
V17 连接帮助我来上课准备 0.838
V18 联系了我在课程讨论的互动 0.536
V19 之前我使用连接到课程内容在课堂上讨论 0.714
V11 连接模块澄清的预期是什么需要理解取得好成绩 0.492
V22 从一开始,明确表示连接到我我应该学习本单元 0.466
V23 连接模块所需的工作量是恰当的 0.559
V24 连接允许我访问在线/数字学习资源 0.553
V26 连接让我对自己的学习负责 0.549
V28 连接帮助我更有效地学习,我需要关注什么 0.657
V29日 连接帮助我集中我的注意力集中在特定区域的需要 0.669

1提取方法:最大似然。2旋转方法:电子产品品牌与凯撒的归一化。

脂肪酸的解决方案再次支持五因素结构。所有项目在各自的因素充分被加载(> 0.40)。项目11日和27日之间交换结构。

克伦巴赫α的飞行员版本结构如下:满意( N= 4, α= 0.820),理解( N= 5, α= 0.911)、学习( N= 4, α= 0.860),准备( N= 4, α= 0.855),可用性( N= 7, α= 0.877)和效用,包括理解、学习和准备( N= 13, α= 0.930)。所有结构的内部一致性/ subconstructs改进,并没有迹象表明任何进一步的修改需要在这个阶段。

 3.2。主要研究结果

在这个阶段,调查实施检查构造,收敛和判别的有效性。基于调查的理论背景( 8)和电弧炉在试点阶段的实证研究结果,提出三个基本构造调查/ subconstruct模型是为了检查(见图 1- - - - - - 3):

模型1:一阶三因子结构。这个模型代表提出的结构由Gearhart发送通过个人通信的调查项目分为三个结构:满意( N= 4)、工具( N= 13)和可用性( N= 7)[ 42]。在这个模型中,该实用程序构造并不是分为subconstructs,像Gearhart建议( 8]。

模型2:一阶five-correlated-factor结构。这个模型代表建议的电弧炉试验研究的结果。在这个模型中,五个相关构造满足( N= 4)、理解( N= 5)、学习( N= 4),准备( N= 4)和可用性( N= 7)。

模型3:三因子一阶和高阶因子结构。这个模型提出了基于Gearhart的输入( 8电弧炉和初步研究的结果。在这个模型中,一阶三因子结构理解( N= 5)、学习( N= 4),和准备( N= 4)。下这三个因素是构造高阶因素被称为实用程序( N= 13),这是与其他两个因素:满意( N= 4)和可用性( N= 7)。

一阶三因子结构(模式1)。

一阶五因素结构模型(2)。

高阶构造(模式3)。

提出的三个模型使用CFA与最大似然估计方法进行了测试。Kaiser-Meyer-Olkin衡量抽样充足率(KMO = 0.959)和Bartlett的测试(约球度值。卡方= 4107.110,df = 276, p ≤ 0.001 )表明,因子分析是合适的。CFA的健康指数进行提出的三个模型如表所示 4。

健康指数提出的三个模型。

模型 样品( n) 气(df) 气/ df CFI GFI TLI SRMR RMSEA p 价值
1 193年 699.226 (249) 2.808 0.888 0.761 0.876 0.075 0.097 0.000
2 193年 528.590 (242) 2.184 0.929 0.804 0.919 0.077 0.079 0.000
3 193年 540.039 (246) 2.195 0.927 0.802 0.918 0.079 0.079 0.000

CFA的解决方案显示差符合指数模型1 (CFI < 0.90, - 0.08 < 0.90, < 0.90, RMSEA > TLI),模型2和模型3安装充分研究数据(CFI > 0.90, > 0.90, TLI SRMR < 0.08, SRMSEA < 0.08)。只有GFI低于截止(0.90)。因此,模型2和模型3被认为是实现模型的建构效度标准有轻微优势2。

 3.3。信度和效度证据

这项研究开始调查模型2检查构造可靠性、聚合效度和区分效度,结果如表所示 5。结果表明,综合可靠性(CR)和麦当劳构造可靠性(MaxR (H))高(> 0.7),建立可靠性模型2中所有五个构造建议。同时,构造都是0.5以上的AVE值,建立结构的聚合效度。

模型2的信度和效度指标。

CR 大街 毫西弗 MaxR (H) 理解 研究 准备 满意度 可用性
理解 0.914 0.682 0.883 0.919 0.826
研究 0.897 0.689 0.731 0.945 0.836 ∗ ∗ ∗ 0.830
准备 0.891 0.672 0.823 0.906 0.894 ∗ ∗ ∗ 0.785 ∗ ∗ ∗ 0.820
满意度 0.878 0.652 0.710 0.922 0.828 ∗ ∗ ∗ 0.807 ∗ ∗ ∗ 0.744 ∗ ∗ ∗ 0.808
可用性 0.913 0.602 0.883 0.919 0.940 ∗ ∗ ∗ 0.855 ∗ ∗ ∗ 0.907 ∗ ∗ ∗ 0.843 ∗ ∗ ∗ 0.776

∗∗∗ P < 0.001 。

然而,MSV值高于AVE值构造,和大街的平方根值,这是对角线的粗体显示的脸,并不是始终高于其他interconstruct相关性。这一发现表明,模型没有达到区分效度( 40]。因此,研究转移到模型3调查是否满足所需的有效性。

模型3检查时,结果如表所示 6。

模型3的信度和效度指标。

CR 大街 毫西弗 MaxR (H) 满意度 实用程序 可用性
满意度 0.878 0.652 0.743 0.923 0.807
实用程序 0.942 0.843 0.962 0.954 0.862 0.918
可用性 0.913 0.601 0.962 0.919 0.842 0.981 0.775

综合可靠性(CR)和麦当劳构造可靠性(MaxR (H))(> 0.7)都满意,和所有值的平均方差提取(AVE)的高阶结构模型3是高于0.5,表明这些结构的聚合效度。然而,MSV值高于AVE值。AVE的平方根值,在对角线上粗体显示的脸,并不是始终高于其他高阶interconstruct相关性,如表所示 6。这些发现表明,模型3实现构建可靠性、结构效度和聚合效度成功但有区别效度问题。

模型2和模型3是可以接受的,因为缺乏区分效度。因此,需要进一步的修改和调查解决区分效度问题,达到一个更好的解决方案。

 3.4。替代模型

最小的进行修改来达到区分效度,同时保持了内容效度,已经建立了。研究文献表明,分组高度相关的结构,利用高阶构造,并消除一些物品可能解决区分效度的挑战 37]。

研究者选择模型3修改,因为它已经有了高阶结构。结构之间的相关系数最高效用和可用性之间的模型构造( r= 0.981)。因此,研究分组的可用性构造效用结构提出一种新的模式4,如图 4。

另一种修改模型(4)模型。

模型4的健康指数 χ2/ df = 2.186 (< 3), CFI = 0.927 (> 0.9), SRMR = 0.054(< 0.08),和RMSEA = 0.079(< 0.08),表明数据符合模型。鸟类为满意度和效用结构分别为0.652和0.873,分别。满意度和效用结构之间的相关系数为0.860。以来的平方根的大街满意度构造(0.807)低于满意度之间的相关性和实用结构,该模型仍缺乏区分效度。束帆索和Lim建议删除条目13改善模型( 68年]。删除项目13后,健康指数的新模型 χ2/ df = 2.000 (< 3), CFI = 0.941 (> 0.9), SRMR = 0.048(< 0.08),和RMSEA = 0.072(< 0.08),表明数据拟合模型更好。鸟类为满意度和效用结构分别为0.652和0.929,分别。广场的满意度和效用结构之间的相关系数为0.741,高于AVE的满意度构造(0.652),表明该模型仍然缺乏区分效度。

一件事,可以帮助实现区分效度是提高满意度构造( 69年]。满意度上的载荷项构造显示,第五项最低加载在其各自的构造。第五项删除时,鸟纲满意度和效用结构分别为0.780和0.865,分别。广场的满意度和效用之间的相关系数为0.734,这是小于AVE的满意度和效用值结构,表明该模型取得了区分效度。模型的合适指标 χ2/ df = 2.079 (< 3), CFI = 0.942 (> 0.9), - = 0.83 (< 0.9) = 0.934 (> 0.9), TLI SRMR = 0.046(< 0.08),和RMSEA = 0.075(< 0.08),表明数据符合该模型更好。

综合可靠性CR和AVE构造/ subconstructs是0.994(0.780),0.998(0.865),0.990(0.681),0.987(0.758),0.986(0.673),和0.987(0.602)的满意度,实用工具,了解,学习,准备,和可用性构造/ subconstruct分别。这一发现表明,这个模型成功地实现了结构可靠性,结构效度和聚合效度除了区分效度。模型结构、载荷和方差解释为最优模型如图 5。

最后可以接受的模型载荷和解释方差。

当模型提出的三个测试使用的主要研究样本,结果支持了五因素结构(模型2和模型3)而不是三因子结构(模式1)。CFA发现一贯支持构建可靠性,提出了模型的建构效度和聚合效度。然而,没有一个达到区分效度。很明显,该调查项目和维度是高度相关和挑战来实现区分效度。法雷尔和陆克文( 37和耶鲁等人 70年)提出解决挑战使用高阶组合结构或增加满意度建设的大道最后,该研究达到了满意的判别模型,构造和聚合效度。

尽管高项之间的关联和结构内部调查高度一致的和可靠的,它提出了挑战实现区分效度。调查缺乏区分效度表示,不同结构的总分数不能解释清楚。这项研究试图尽可能检测具有不同的结构,和它达到了两个高阶构造解决方案模型5所示。在某种程度上,这些研究结果支持Gearhart[建议的建构效度 8]。调查措施的总体满意度和效用维度,它有四个分量表测量的理解、学习,准备,和可用性。

 3.5。学生的满意度

基于验证调查,内部氧化物的学生满意度表所示 7和图 6。

学生满意度的手段和意义的水平。

规模/内部氧化物 项( N) 克伦巴赫 α 的意思是 圣开发 t1 df Sig (2-tailed)。 平均差 95%置信区间的差异
较低的 上
满意度 3 0.912 3.522 0.176 5.663 192年 0 0.52159 0.3399 0.7033
理解 5 0.913 3.596 0.170 7.802 192年 0 0.59585 0.4452 0.7465
研究 3 0.896 3.573 0.138 6.606 192年 0 0.5734 0.4022 0.7446
准备 4 0.893 3.227 0.259 3.012 192年 0.003 0.22668 0.0782 0.3751
可用性 7 0.913 3.575 0.145 8.271 192年 0 0.57513 0.438 0.7123
实用程序 19 0.965 3.507 0.221 7.319 192年 0 0.50695 0.3703 0.6436

1一个样本 t以及与测试值= 3.0。

次生氧化皮意味着学生的满意度。

结果表明,学生的总体满意度MCGH连接了( 米= 3.52,SD = 0.176),高于中性( 米= 3.0), t(192)= 5.663, p ≤ 0.001 。此外,学生们满意它的效用( 米= 3.51,SD = 0.221), t(192)= 7.319, p ≤ 0.001 。最高水平的满意度与理解( 米= 3.60,SD = 0.170), t(192)= 7.802, p ≤ 0.001 与准备,最低的是( 米= 3.23,SD = 0.259), t(192)= 3.012, p ≤ 0.001 。这些发现支持Gearhart发现( 8]。

的 t测试配对差异效用分量表如表所示 8。

t测试分量表的配对差异。

一对 分量表的区别 不同的意思 圣开发。 Std.错误的意思 t df Sig (2-tailed)。
1 Understanding-studying 0.02245 0.77834 0.05603 0.401 192年 0.689
2 Understanding-preparation 0.36917 0.68041 0.04898 7.538 192年 0.000
3 Understanding-usability 0.02073 0.56351 0.04056 0.511 192年 0.61
4 Studying-preparation 0.34672 0.91129 0.0656 5.286 192年 0.000
5 Studying-usability −0.00173 0.75379 0.05426 −0.032 192年 0.975
6 Preparation-usability −0.34845 0.63893 0.04599 −7.576 192年 0.000

结果表明,满意度的显著差异意味着理解和准备(∆之间 米SD = 0.6804 = 0.36917, t(192)= 7.538, p ≤ 0.001 ),研究和准备(∆ 米SD = 0.91129 = 0.34672, t(192)= 5.286, p ≤ 0.001 ),并准备和可用性(∆ 米SD = 0.63893, =−0.34845 t(192)=−7.576, p ≤ 0.001 )是显著的。在所有的差异,制备的满意度水平明显低于其他人。学生们同样满意使用MGHE连接到理解材料,研究考试,其可用性。

总之,这项研究表明整体学生的满意度MCGH连接,这意味着该工具通常满足学生的需要。它表明MCGH连接在帮助学生了解和理解的研究来说是足够的。此外,它帮助他们学习和复习考试。学生认为MGHE连接帮助他们准备课程和研究课程内容的讲座和课堂讨论。然而,学生认为MGHE连接是大大减少有助于制备相比,理解和学习。研究表明,学生满意MGHE连接可用性的理解和学习。

与研究发现MGHE连接是无效的在提高学生学业成绩的措施( 13- - - - - - 15),本研究表明学生感知MGHE连接保持积极态度。这些研究结果表明考虑直接的基本措施,如考试成绩和间接调查措施评估等措施[的混合学习项目 14, 15, 71年- - - - - - 73年]。使用两种类型的措施可能会解决歧义等评估项目的有效性( 70年]。研究结果也同意( 27, 70年)表示,学生学习的自我报告与实际学习没有关系。学生们可能会认为工具大大影响他们学习虽然没有直接影响学习的措施。

 4所示。结论

本研究旨在适应并验证量表来评估学生的满意度在沙特阿拉伯MGHE连接。它旨在提供一个有效的仪器测量学生的满意度MGHE连接到进一步的研究和干预措施改善学生的学习环境。把调查研究之后的过程,建立内容效度。它检查调查项目建立构造,收敛,和判别有效性,综合可靠性。唯一的模型,该模型拟合数据和满足所有的信度和效度标准是一个二阶模型。两个主要构造独特的识别:满意度和效用。公用事业规模是由四个分量表:理解、学习,准备,和可用性。调查结构密切相关,是具有挑战性的建立提出模型的区分效度。高阶分组构造允许实现区分效度除了已经建立了信度和效度系数。研究的最终版本的调查是可靠和有效的(见附件 B),它可以用于进一步的研究和干预措施。研究表明MGHE连接,一般情况下,满足学生的需求和满足。MGHE连接大大帮助学生更好的理解课程材料,研究在考试中取得更好的分数之前,提前和准备课堂讨论。然而,学生在准备使用MGHE连接明显少于用它来理解和研究。另外,学生满意MGHE连接的易用性和友好。研究显示多么有用MGHE连接在沙特阿拉伯是基于学生的认知。然而,这项研究是有限的由于使用的样本可能不能代表公众作为一个整体。

 数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以要求作者。

 的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

 确认

作者要感谢Christopher Gearhart博士,Tarleton州立大学美国,分享原始调查项目。作者感谢赛义德卡塔尼博士,进进出出,英语语言学院副总裁艾哈迈迪Alabdallah博士,博士伦敦Kottukkal Bahuleyan,伊斯兰教Khan博士教授Adulkareem Al-Alwani,博士Adnane Habibm,奥斯曼Barnawi博士先生Wahieb Al-Baroudi,穆罕默德Al-Johani先生,阿德尔Almotairi先生,奥马尔Alkhowaiter先生,萨勒姆Alsufyani先生和苏丹Almalki先生翻译的价值贡献,评估,和实施调查工具。

 补充材料

初始版本的项目和分量表的规模也列在附录a,项目的最终版本验证调查附录B所示。

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