Factors influencing midterm achievement and psychological motivation for online learning using multiple regression analysis
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
This study investigated the factors influencing midterm learning achievement and determined the psychological motivational factors affecting psychological motivation in online learning. The study targeted a total of 26 students enrolled in a material engineering courses within the Faculty of Engineering and Industrial Technology at Kalasin University. Multiple-linear regression was analyzed. The study revealed that several factors, namely GPA, self-assessment environment structuring, course enrollment for the current semester, self-assessment help seeking behavior, and time management, significantly influenced learning achievement as measured by midterm scores. The factors affecting psychological motivation in online learning include satisfaction with system quality, cognitive problem-solving, and expectations regarding instructor characteristics. The study's contribution can be regarded as enhancing the efficacy of teaching and learning methodologies while also serving as a reference for implementation in other academic disciplines or applied subjects.
Downloads
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
The information on the website, including images, audio, video, and text, will be allowed to be shared by citing the source, will not be used for commercial purposes, and will not be modified. (CC-BY-NC-ND)
References
เกตุม สระบุรินทร์, ศราวุฒิ แย้มดี, และ ณัฏฐวัฒน์ ไชยโพธ์. (2559). ทัศนคติและพฤติกรรมของนักเรียนต่อการใช้บทเรียนออนไลน์ด้วยโปรแกรม Moodle กรณีศึกษาโรงเรียนมัธยมศึกษาแห่งหนึ่งในกรุงเทพมหานคร. การประชุมวิชาการและนำเสนอผลงานวิจัยระดับชาติและนานาชาติ ครั้งที่ 7, 1-9 มหาวิทยาลัยราชภัฎสวนสุนันทา.
จุรีลักษณ์ หมีดนุ้ย, อมิตา หมัดส่า, และ โกมลมณี เกตตะพันธ์. (2565). ปัจจัยการรับรู้ แรงจูงใจที่ส่งผลต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนออนไลน์ของผู้เรียนในจังหวัดสงขลา. การประชุมหาดใหญ่วิชาการระดับชาติและนานาชาติ ครั้งที่ 13, 14.
ธนพรรณ ทรัพย์ธนาดล. (2554). ปัจจัยที่มีผลกระทบต่อการจัดการเรียนการสอนบทเรียนออนไลน์ ของมหาวิทยาลัยราชภัฎนครราชสีมา. veridian E-Journal SU, 4(1), 15.
ประเสริฐ เกิดมงคล, พิเชษฐ อุดมสมัคร, และ จันทนา ฤทธิ์สมบูรณ์. (2565). ปัจจัยที่มีผลกระทบต่อการจัดการเรียนการสอนแบบออนไลน์ภายใต้สถานการณ์โควิด-19 ของนักเรียนระดับมัธยม ในอำเภอแกลง จังหวัดระยอง. วารสารวิชาการการตลาดและการจัดการ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี, 9(1), 20.
ปอรยา สุวรรณสิทธิ์ และน้ำทิพย์ องอาจวาณิชย์. (2565). ปัจจัยที่ส่งผลต่อความสาเร็จในการเรียนรู้ทางไกลสาหรับนักเรียน สังกัดอาชีวศึกษาจังหวัดชัยนาท. วารสารสังคมวิจัยและพัฒนา, 4(3), 19.
พวงรัตน์ ทวีรัตน์. (2540). การสร้างและพัฒนาแบบทดสอบผลสัมฤทธิ์. สำนักพิมพ์ประสานมิต.
ศศิธร คงอุดมทรัพย์, และ พงศิษฏ์ ทวิชพงศ์ธร, (2564). การศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน : กรณีศึกษา วิชาความน่าจะเป็นและสถิติสำหรับวิศวกรรมของนักเรียนนายเรือ โรงเรียนนายเรือ. วารสารวิทยาศาสตร์ลาดกระบัง, 30(1), 17.
สวลี อุตรา, รัชฎา แต่งภูเขียว, และ ปิยณัฐ โตอ่อน, (2566). โมเดลการวัดการประเมินตนเองในการเรียนออนไลน์ในช่วงสถานการณ์โควิด 19. วารสารมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหาสารคาม, 42(4), 15.
Alibak, M., Talebi, H., Neshat-Doost, & Hamid-Taher. (2019). Development and Validation of a Test Anxiety Inventory for Online Learning Students. Journal of Educators Online, 16, 16.
Barnard, L., Lan, W. Y., To, Y. M., Paton, V. O., & Lai, S.-L. (2009). Measuring self-regulation in online and blended learning environments. The Internet and Higher Education, 12(1), 1-6. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2008.10.005
Cohen, K. (2012). Persistence of master's students in the United States: Development and testing of a conceptual model.
Kintu, M. J., Zhu, C., & Kagambe, E. (2017). Blended learning effectiveness: the relationship between student characteristics, design features and outcomes. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 14(1), 7. https://doi.org/10.1186/s41239-017-0043-4
Lee, J., Song, H.-D., & Hong, A. J. (2019). Exploring Factors, and Indicators for Measuring Students’ Sustainable Engagement in e-Learning. Sustainability, 11(4), 985. https://www.mdpi.com/2071-1050/11/4/985
Lim, D. H. M., Michael L.; Kupritz, Virginia W. (2007). Online vs. Blended Learning: Differences in Instructional Outcomes and Learner Satisfaction. Journal of Asynchronous Learning Networks, v11(n2), 27-42.
Pintrich, P. R., Smith, D. A. F., Garcia, T., & McKeachie, W. J. (1993). Reliability and Predictive Validity of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire (Mslq). Educational and Psychological Measurement, 53(3), 801-813. https://doi.org/10.1177/0013164493053003024
