סקר ופרוטוקול להערכת חוויית למידה מקוונת, צרכים פסיכולוגיים בסיסיים ומעורבות בלמידה אצל סטודנטים באוניברסיטה

סיכום

פרוטוקול זה מספק סקר שניתן לשחזור ותהליך מידול משוואות מבניות חלקיות לצורך הערכת מסלולי אסוציאציה בין חוויית למידה מקוונת, צרכים פסיכולוגיים בסיסיים ומעורבות למידה אצל סטודנטים באוניברסיטה, כולל התאמת שאלונים, סינון, הערכת מדידה, בדיקות אסוציאציה עקיפה, בדיקות עמידות ורשומות שחזור.

תקציר

למידה מקוונת מוטמעת בהשכלה הגבוהה, אך הערכות לעיתים קרובות מתבססות על אינדיקטורים של גישה, שביעות רצון או סיום שאינם מזהים היכן מתעוררות בעיות מעורבות. מאמר זה מציג סקר שניתן לשחזר באנגלית ופרוטוקול מידול משוואות מבניות חלקי של מינימום ריבועים להערכת מסלולי אסוציאציה בין חוויית למידה מקוונת, צרכים פסיכולוגיים בסיסיים ומעורבות למידה בקרב סטודנטים באוניברסיטה. חוויית הלמידה המקוונת נמדדת באמצעות שימושיות בפלטפורמה, תמיכה הוראתית, איכות אינטראקציה וגמישות בלמידה; צרכים פסיכולוגיים בסיסיים דרך אוטונומיה, מיומנות וקשר; ומעורבות למידה דרך מעורבות התנהגותית, קוגניטיבית ורגשית. תהליך העבודה כולל מיפוי מקורות פריטים, התאמת שאלונים, סקירת מומחים, בדיקות פיילוט, הסכמה אלקטרונית, סינון זכאות, בדיקות איכות תגובה, ניקוד מבנה, אבחון הטיית שיטות נפוצות, הערכת מבנה מסדר גבוה, הערכת מודל מדידה, בדיקת מסלול מבני, ניתוח אסוציאציה עקיפה, ניתוח רגישות לצורך פסיכולוגי, בדיקות עמידות מבוססות רגרסיה, ונעילת קובץ שחזוריות. תוצאות מייצגות מ-386 תגובות תקפות מראות אמינות מקובלת, מתאמים בינוניים לבנייה, איכות מדידה נשמרת, אסוציאציה עקיפה נתמכת דרך צרכים פסיכולוגיים בסיסיים, מסלולי בקרה לא מובהקים וציוני ממדים לא שווים. הפרוטוקול תומך באבחון שקוף של האופן שבו חוויית הלמידה המקוונת קשורה לסיפוק הצרכים הפסיכולוגיים ולמעורבות, תוך הימנעות מפרשנות סיבתית מנתוני סקרים חתכתיים.

מבוא

למידה מקוונת הפכה לחלק מההשכלה הגבוהה השגרתית באמצעות מערכות ניהול למידה, פלטפורמות וידאו, חומרים מוקלטים, מפגשים סינכרוניים ועיצובי קורסים משולבים. עם זאת, הערכות רבות עדיין מסתמכות על יומני גישה, דירוגי שביעות רצון או מדדי השלמה, שמראים האם הסטודנטים השתמשו בקורס מקוון אך אינם מבהירים האם מעורבות נמוכה קשורה לשימושיות הפלטפורמה, תמיכה בהוראה, איכות אינטראקציה, גמישות למידה, סיפוק צרכים פסיכולוגיים או מימד מעורבות מסוים¹. לכן, חוויית הלמידה המקוונת לא צריכה להיות מוגבלת לציון שביעות רצון יחיד. מחקר קודם של מעורבות מקוונת מדגיש את האינטראקציה בין תוכן ללמד, בין לומד למורה ולומד-לומד כמרכיבים חשובים בחוויית הלמידה המקוונת של התלמידים². הפרוטוקול הנוכחי מודד חוויית למידה מקוונת באמצעות שימושיות בפלטפורמה, תמיכה הוראתית, איכות אינטראקציה וגמישות למידה.

המעורבות הלמידה היא גם רב-ממדית. הוא כולל השתתפות התנהגותית, השקעה קוגניטיבית ומעורבות רגשית. כלי מעורבות בקורסים מקוונים מראים כי מעורבות אינה יכולה להיות מיוצגת במלואה על ידי השתתפות נראית לעין או השלמת משימה בלבד³. מחקר טכנולוגי חינוכי רחב יותר מראה שמעורבות התנהגותית לעיתים קלה יותר לצפייה מאשר מעורבות קוגניטיבית או רגשית⁴. מסיבה זו, הפרוטוקול מודד מעורבות למידה דרך מעורבות התנהגותית, קוגניטיבית ורגשית במקום לקרוס מעורבות לציון אחד לא מובחן.

תיאוריית ההגדרה העצמית מספקת את הבסיס התיאורטי לקישור חוויית הלמידה המקוונת למעורבות בלמידה. תיאוריית הצרכים הפסיכולוגיים הבסיסית מזהה את האוטונומיה, היכולת והקרבה כתנאים מרכזיים למוטיבציה והסתגלות⁵. בלמידה מקוונת, אוטונומיה מתייחסת לבחירה ושליטה נתפסת, מיומנות ליכולת נתפסת בהשלמת משימות למידה, וקשורה לקשר הרגיש עם המדריכים והחברים לכיתה. מחקרים קודמים בלמידה מקוונת שהשתמשו בתורת ההגדרה העצמית קישרו תמיכה הקשרית, שביעות רצון, מוטיבציה ומעורבות ^6,7. ממצאים אלו תומכים בבחינת הצרכים הפסיכולוגיים הבסיסיים כמבנה אסוציאציה עקיף בין חוויית למידה מקוונת למעורבות בלמידה, תוך הימנעות מפרשנות סיבתית משום שהנתונים הם חתכים רוחביים.

בעיה מתודולוגית במחקר מעורבות מקוונת היא היעדר מבנה תפעולי עקבי. מחקרים משתנים באופן שבו הם מגדירים תנאי למידה, מודדים מעורבות ומקשרים בין סביבת הלמידה לחוויה הפסיכולוגית של התלמידים⁸. סקרי דיווח עצמי גם פגיעים לתגובה רשלנית, תשובות מודעות, הדרות לאחר מכן, החלטות נתונים חסרים והטיית שיטות נפוצה⁹. לכן, פרוטוקול זה מתקן את מבנה השאלון באנגלית, מיפוי מקור-פריט, כללי ניקוד, הליך הסכמה אלקטרונית, סינון זכאות, כלל בדיקת תשומת לב, סף זמן סיום, קריטריון קו ישרה, בדיקת תגובה ארוכה, טיפול בנתונים חסרים, הגדרת מודלים והליך נעילת מערכי נתונים לפני תחילת ניתוח מבני.

המסגרת המושגית מגדירה את חוויית הלמידה המקוונת כמבנה עצמאי, צרכים פסיכולוגיים בסיסיים כמבנה האסוציאציה העקיפה, ומעורבות בלמידה כמבנה התוצאה. המסלול הראשי בודק האם חוויית הלמידה המקוונת קשורה לצרכים פסיכולוגיים בסיסיים, האם צרכים פסיכולוגיים בסיסיים קשורים למעורבות בלמידה, והאם חוויית הלמידה המקוונת נשארת קשורה ישירות למעורבות בלמידה לאחר התחשבות בצרכים פסיכולוגיים בסיסיים. הפרוטוקול מונחה על ידי ארבע שאלות מחקר: האם פרוטוקול הסקר המובנה יכול למדוד את שלושת המבנים עם איכות תגובה מקובלת ואמינות מבנה; האם חוויית הלמידה המקוונת קשורה באופן חיובי לצרכים פסיכולוגיים בסיסיים ולמעורבות בלמידה; האם הקשר בין חוויית הלמידה המקוונת למעורבות בלמידה מתבצע בחלקו דרך צרכים פסיכולוגיים בסיסיים כקשר עקיף; והאם ניתוחי תת-ממד של צורך פסיכולוגי ובדיקות עמידות מבוססות רגרסיה תומכים באותה פרשנות כמו זרימת העבודה הראשית של PLS-SEM.

מאמר זה ממוקם כתרומה ממוקדת שיטה ולא כמחקר חתך הסברתי קונבנציונלי. הפרוטוקול מספק תהליך עבודה שניתן לשחזור עבור התאמת שאלונים, סקירת מומחים, בדיקות פיילוט, ניהול סקרים, סינון תגובה, דירוגי מבנים, הערכת מודל מדידה, בדיקת מסלולים מבניים, ניתוח אסוציאציות עקיף, ניתוח רגישות, בדיקת עמידות ונעילת קבצי שחזור. תהליכי מחקר חינוכיים שקופים דורשים תיעוד החלטות אנליטיות לפני פרשנות המודל הסופית¹⁰. מודל משוואות מבניות בריבועים חלקיים משמש משום שהוא מאפשר לבחון רכיבי מדידה ומבניים בתוך תהליך עבודה אחד, עם מבנים רפלקטיביים מסדר ראשון וציוני מבנים מסדר גבוה שנגזרו אנליטית דרך גישה דו-שלבית נפרדת¹¹. עבודות קודמות על מעורבות סטודנטים מקוונת, נוכחות חברתית, תמיכה בלומד ושימורם מראה שתקשורת, תמיכה, חיבור ועיצוב קורסים כוללני חשובים מעבר לגישה פשוטה או גמישות^12,13. סקירות שיטתיות מצביעות על כך שמעורבות התנהגותית, קוגניטיבית ורגשית עשויה להגיב אחרת לתנאי למידה מקוונת¹⁴. תוצאות מייצגות משמשות לכן רק להדגמת פלט הפרוטוקול, ולא לטעון להשפעות סיבתיות מנתוני סקר חתך¹⁵.

פרוטוקול

פרוטוקול המחקר נבדק ואושר על ידי ועדת האתיקה המחקרית של אוניברסיטת מלאיה (לא רפואית) תחת מספר אישור UM. TNC (P&I)/UMREC_4892 ב-7 באוגוסט 2025. לבצע את כל ההליכים בהתאם להנחיות המוסדיות למחקר הכולל משתתפים אנושיים. קבל הסכמה מדעת אלקטרונית לפני מתן השאלון. השתמשו בקודי משתתפים אנונימיים במהלך גיוס, סינון, דירוג, ניתוח ואחסון קבצים. כלי המחקר והתוכנה מופיעים בטבלת החומרים.

1. הגדר את עיצוב המחקר והמסגרת האנליטית

1. השתמש בעיצוב סקר כמותי חתך כדי להעריך מסלולי אסוציאציה בין חוויית למידה מקוונת, צרכים פסיכולוגיים בסיסיים ומעורבות למידה אצל סטודנטים באוניברסיטה.
2. הגדר חוויית למידה מקוונת כמבנה הסמוי העצמאי, הצרכים הפסיכולוגיים הבסיסיים כמבנה סמוי של אסוציאציה עקיפה, ומעורבות למידה כמבנה הסמוי של התוצאה.
3. יש לציין את שלושת המבנים הרב-ממדיים לפני איסוף הנתונים. לייצג חוויית למידה מקוונת לפי שימושיות בפלטפורמה, תמיכה הוראתית, איכות אינטראקציה וגמישות למידה; צרכים פסיכולוגיים בסיסיים לפי צורך באוטונומיה, צורך במיומנות ובצורך בקשר; ומעורבות למידה באמצעות מעורבות התנהגותית, מעורבות קוגניטיבית ומעורבות רגשית.
4. השתמשו במידול משוואות מבניות בריבועים חלקיים כשיטה אנליטית עיקרית להערכת איכות מדידה, ציוני בנייה מסדר גבוה יותר, מסלולים מבניים והמסלול העקיף שנקבע מראש.
5. יש לציין את המסלול המרכזי לפני הניתוח: חוויית למידה מקוונת → צרכים פסיכולוגיים בסיסיים, צרכים פסיכולוגיים בסיסיים → מעורבות למידה, וחוויית למידה מקוונת → מעורבות למידה.
6. התייחס לכל מסלולי המבנה כהערכות אסוציאציה. אל תפרש שום מסלול כסיבתי כי כל המשתנים נמדדים בנקודת זמן אחת. בצע בדיקת גודל דגימה וכוח מראש לפני הגיוס. השתמשו בלפחות 380 תגובות תקפות כמדגם היעד וב-350 תגובות תקפות כמדגם המינימלי המקובל לאחר הסינון.
7. הצג את תהליך העבודה של הפרוטוקול באיור 1, הכולל גיוס, הסכמה, ניהול שאלונים, סקירה מומחית, בדיקות פיילוט, סינון תגובה, נעילת מערכי נתונים, הערכת מדידה, בדיקות מבניות, ניתוח אסוציאציות עקיפין, בדיקת עמידות, והכנת קובץ שחזוריות.
   הערה: שמרו על המודל המושגי והמסלולים המבניים ללא שינוי מבניית השאלונים ועד הניתוח הסופי.

איור 1: תהליך עבודה תפעולי להערכת חוויית למידה מקוונת, צרכים פסיכולוגיים בסיסיים ומעורבות בלמידה. התרשים מציג את תהליך הפרוטוקול החל מגיוס, הסכמה, ניהול שאלונים, סקירת מומחים, בדיקות פיילוט, סינון תגובה, ונעילת מערכי נתונים ועד להערכת מדידה, בדיקות מבניות, ניתוח אסוציאציות עקיפות, בדיקת עמידות והכנת קובץ שחזוריות. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

2. גיוס משתתפים זכאים

1. גייסו סטודנטים שהשתתפו לפחות בקורס מקוון או משולב אחד במהלך הסמסטר האקדמי הנוכחי או האחרון.
2. כלול משתתפים בני 18 ומעלה, הרשומים כיום כסטודנטים לתואר ראשון או לתארים מתקדמים, נחשפים ללמידה מקוונת או משולבת, מסוגלים לקרוא את השאלון באנגלית, ומוכנים להעניק הסכמה מדעת אלקטרונית.
3. החריגו תגובות כאשר ההסכמה אינה מאושרת, קריטריוני הזכאות אינם מתקיימים, פריט בדיקת קשב נכשל, זוהה הגשה כפולה, זמן ההשלמה מתחת לסף שנקבע מראש, זוהה יישור ישר, או קיימת אי-עקביות לא פתורה בזכאות.
4. גייסו משתתפים דרך פלטפורמות למידה באוניברסיטה, קבוצות תקשורת לקורסים, רשימות תפוצה של סטודנטים וערוצי סטודנטים מוסדיים.
5. אין לאסוף מזהים ישירים, כולל שמות, מספרי זיהוי סטודנטים, מספרי טלפון, כתובות דוא"ל פרטיות, כתובות מגורים מדויקות, כתובות IP, מזהי מכשירים או מזהי חשבון.
6. רשמו תאריכי גיוס, ערוצי גיוס, תגובות שהוגשו, ספירת החרגה לפי קטגוריה, תשובות שנשמרו וגודל המדגם הסופי בתוקף בעבודת השטח וביומן הסינון.
   נקודת הפסקה: בדוק את התקדמות הגיוס מדי שבוע. בדוק רק את מספר התגובות, כיסוי ערוץ הגיוס, ושיעור ההחרגה הראשוני. אין לבדוק ציוני בנייה, קורלציות או הערכות מסלול במהלך הגיוס.

3. בניית השאלון

1. הכינו שאלון מובנה באנגלית עם הסכמה מדעת אלקטרונית, סינון זכאות, מידע רקע למשתתפים, פריטים מהותיים בסולם ופריט בדיקת קשב מבוסס הוראה.
2. השתמש בסולם תגובת ליקרט בן 5 נקודות לכל הפריטים המהותיים: 1 = מתנגדים בתוקף, 2 = לא מסכים, 3 = נייטרלי, 4 = מסכים, ו-5 = מסכימים מאוד.
3. התאמו פריטי חוויית למידה מקוונת מתוך מדדים קודמים של תפיסת למידה מקוונת, תמיכה בהוראה, איכות אינטראקציה, שימושיות בפלטפורמה וגמישות למידה. התאמו פריטים של צרכים פסיכולוגיים בסיסיים ממדדי אוטונומיה, מיומנות וקרבה מבוססים. התאמו פריטי מעורבות למידה מתוך מדדים התנהגותיים, קוגניטיביים ורגשיים מבוססים.
4. עדכן את ניסוח הפריט רק כך שיתאים להקשרים של אוניברסיטה אונליין וללמידה משולבת. השתמש בניסוח ברור ולא מוביל והימנע מניסוח שמרמז על סיפוק גבוה, סיפוק צרכים פסיכולוגי גבוה, או מעורבות גבוהה צפויה.
5. הכינו טבלת מיפוי מקור פריט לפני ניסוי הפיילוט. רשם קוד פריט, מבנה, מידות, ניסוח מותאם, בסיס מקור, הערת התאמה, שפת השאלון וכיוון הניקוד עבור כל פריט מהותי.
6. השתמש ב-33 פריטים מהותיים בקנה מידה של לייקרט: 12 לחוויית למידה מקוונת, 9 לצרכים פסיכולוגיים בסיסיים, ו-12 למעורבות בלמידה. השתמשו בשלושה פריטים לכל ממד חוויית למידה מקוונת, שלושה פריטים לכל ממד צורך פסיכולוגי בסיסי, וארבעה פריטים לכל ממד מעורבות למידה.
7. הנח פריט בדיקת קשב מבוסס הוראה אחד אחרי בלוק הצרכים הפסיכולוגיים הבסיסיים. השתמש בפריט זה רק לסינון איכות תגובה והחריגו מניקוד מבנה, ניתוח אמינות, ניתוח תוקף, הערכת PLS-SEM, בדיקות אסוציאציה עקיפה וניתוח עמידות.
8. שמרו על זמן השלמת השאלון הצפוי בתוך 8–12 דקות במהלך ניסוי הפיילוט. השתמש בטבלה 1 כדי לתעד תחומי בנייה, מידות, קודי פריטים, מספר פריטים, סולם תגובה, כיוון ניקוד ובסיס הסתגלות. השתמש בקובץ משלים 1 כדי לספק את השאלון המלא, מיפוי מקורות פריטים, קידוד משתנים וכללי ניקוד.
   הערה: שמרו על הנושאים המובחנים, האסוציאציה העקיפה והתוצאה מובחנים מבחינה רעיונית.

טבלה 1: בנה תחומים, מידות, מבנה השאלונים וכללי הניקוד. טבלה זו מסכמת את מבנה השאלון, כולל תחומי הבנייה והמידות, קודי פריטים ומספרים, פריטי דוגמה, בסיס הסתגלות, סולם תגובות וכללי ניקוד. פריט בדיקת הקשב מזוהה כפריט סינון בלבד. אנא לחצו כאן להורדת הטבלה הזו.

4. ביצוע סקירת מומחים ובדיקות פיילוט

1. הזמינו שלושה עד חמישה מומחים בפסיכולוגיה חינוכית, למידה מקוונת, מתודולוגיה כמותית, מחקר להשכלה גבוהה או עיצוב סקרים כדי לסקור את השאלון.
2. בקש מהמומחים להעריך בהירות פריט, לבנות רלוונטיות, כפילויות ניסוח, נטל תגובה, התאמה תרבותית, בהירות שפה והתאמה בין כל פריט לממד שהוקצה לו.
3. רשמו תוצאות סקירת מומחה ביומן תיקון פריט, כולל ניסוח מקורי, דאגת הסוקר, החלטת תיקון, ניסוח סופי, וסיבה לשימור, תיקון או הסרה.
4. לתקן פריטים שהם עמומים, דו-קנה, דומים מדי, לא מתאימים תרבותית, מיושרים חלש לממד היעד, או לא תואמים את הקשר הסקר באנגלית.
5. ערוך מבחן פיילוט עם 30–50 סטודנטים באוניברסיטה העומדים באותם קריטריוני זכאות כמו המחקר המרכזי. בקש מהמשתתפים בפיילוט לזהות ניסוח לא ברור, בעיות תצוגה טכנית, אורך יתר, ניסוח חוזר או אי נוחות שנגרמה מכל פריט בשאלון.
6. רשום זמן סיום הפיילוט לכל משתתף. הגדר את סף זמן הסיום המינימלי של מחקר פורמלי כערך הגדול יותר בין 3 דקות לשליש מזמן הסיום החציוני של הפיילוט.
7. חשב עקביות פנימית ראשונית לכל מבנה ובדוק את הקורלציות בין פריט לסך הפריטים לאחר ניסוי הפיילוט. עדכן או הסר פריטים חלשים רק כאשר מחיקה משפרת את איכות המדידה ואינה מחלישה את כיסוי המבנה.
8. לסיים ולנעול את השאלון, ספר הקוד, מיפוי מקורות פריטים, יומן סקירות מומחים, רשומת ניסוי הפיילוט, סף זמן ההשלמה, כלל בדיקת הקשב, כלל זיהוי כפילויות וקריטריוני החרגה לפני הגיוס הרשמי.
   נקודת הפסקה: אל תתחילו בגיוס רשמי עד שכל השאלונים, הסינון וקבצי הקידוד ייסגרו.

5. ניהול השאלון המקוון

1. בנה את השאלון במערכת סקרים מקוונת שתומכת בהשתתפות אנונימית, אישור הסכמה, סינון זכאות, הגדרות תגובה נדרשות, הקלטת זמן תגובה, הגבלת הגשה כפולה שאינה מזהה, מיקום בדיקת קשב וייצוא גיליון אלקטרוני.
2. יש להניח הסכמה מדעת אלקטרונית לפני סינון הזכאות ופריטי שאלון. אפשר למשתתפים להמשיך רק לאחר אישור השתתפות וולונטרית ולהציג את מטרת המחקר בשפה ניטרלית. ציין שהמחקר בוחן את תפיסות התלמידים לגבי למידה מקוונת, סיפוק צרכים פסיכולוגיים ומעורבות בלמידה.
3. קבע הסכמה, שאלות זכאות, וכל 33 הפריטים המהותיים בקנה מידה לייקרט כשדות נדרשים. כבה שדות למידע מזהה ישיר. אין לבקש שמות, מספרי סטודנטים, מספרי טלפון, כתובות דוא"ל פרטיות, כתובות מגורים מדויקות, כתובות IP, מזהי מכשירים או מזהי חשבון.
4. אפשר למשתתפים לצאת מהשאלון לפני ההגשה הסופית ללא עונש. הגבל הגשות חוזרות רק דרך הגדרות פלטפורמת סקר שאינן מזהות כאשר זמינות. השאר את השאלון פתוח למשך 4–6 שבועות. עוקב אחרי ספירת התגובות פעמיים בשבוע ותיעד את התקדמות הגיוס ביומן עבודת השדה.
   הערה: אין לספק משוב אישי על הציון לאחר הגשת השאלון.

6. ייצוא והגנה על הנתונים הגולמיים

1. יייצא את כל התגובות שהוגשו בפורמטים .xlsx ו-.csv מיד לאחר סגירת הגיוס.
2. שמור קובץ .xlsx אחד ללא שינוי כ-RawData_OnlineLearning_BPN_Engagement_YYYYMMDD.xlsx וקובץ .csv אחד שלא שונה כ-RawData_OnlineLearning_BPN_Engagement_YYYYMMDD.csv.
3. צור עותק עבודה לסינון, קידוד וניתוח. תגיד WorkingData_OnlineLearning_BPN_Engagement_YYYYMMDD.xlsx. הקצה לכל תגובה שהוגשה קוד משתתף אנונימי בפורמט P001, P002, P003 וכן הלאה.
4. אחסן את מערך הנתונים הגולמי בתיקיית קריאה בלבד וצור סכום ביקורת, רשומת גרסאות קובץ או היסטוריית גרסאות מוסדיות לפני תחילת הסינון.
5. שמור את ארכיון הרשומות הגולמיות והמטה-דאטה של הסינון שהופקו ללא זיהוי בתיקיית האימות המוסדית המוגנת. אין לכלול רשומות גולמיות שהוצאו, מידע מזהה ישירות, או נתונים גולמיים ברמת משתתף בכתב היד או בקבצים המשלימים שהוגשו לפרסום.
   נקודת עצירה: אל תתחילו בסינון עד שקובץ .xlsx הגולמי, קובץ .csv הגולמי, יומן העבודה השדה, רשומת גרסאות הנתונים הגולמיים ותיקיית הנתונים הגולמיים המוגנים נשמרו.

7. סינון תגובות ויישום כללי החרגה

1. יש ליישם את כל כללי ההחרגה לפני בחינת קורלציות מבנות, פלט מודל מדידה, מסלולים מבניים או הערכות אסוציאציה עקיפה. הסר תשובות ללא אישור הסכמה או ללא גיל, הרשמה, חשיפה ללמידה מקוונת או זכאות לשפת שאלון.
2. הסר תגובות כפולות לפי כלל זיהוי כפילויות שנקבע מראש. זהה כפילויות אפשריות רק באמצעות דגלים כפולים של פלטפורמת סקרים שאינם מזהים ומידע אנונימי על דפוסי תגובה. שמור על התגובה המלאה המוקדמת ביותר כאשר מזוהים תגובות כפולות.
3. הסר תגובות שנכשלו בפריט בדיקת קשב מבוסס הוראה או שהושלמו מתחת לסף זמן הסיום המינימלי של הלימוד הפורמלי. הגדר קו ישר כבחירה באותה אפשרות תגובה לפחות ל-90% מתוך 33 הפריטים המהותיים בסולם לייקרט. הסר תגובות שעומדות בקריטריון הזה.
4. סמן דפוסי תגובה במחרוזת ארוכה כאשר אותה אפשרות תגובה נבחרת עבור^{r 2.0}או יותר פריטים מהותיים בקנה מידה Likert ברצף. הסר תגובות מסומנות רק כאשר הן גם מראות זמן סיום קצר במיוחד, בדיקת קשב כושלת, קו ישר או הפרת איכות מוגדרת אחרת.
5. סמן תגובות רקע לא עקביות כאשר המשתתף מדווח שאין חשיפה ללמידה מקוונת או משולבת אך מדווח על שעות למידה שבועיות מעל אפס. הסר תגובות עם אי-עקביות זכאות לא פתורה.
6. רשמו כל מקרה שהוחרג ביומן סינון לא מזוהה עם קוד משתתף אנונימי, קטגוריית ההחרמה, סיבת ההחרמה, תאריך הסינון והחלטת הסינון.
7. השתמשו בטבלה 2 כדי לתעד תגובות שהוגשו, קטגוריות החרגה, ספירת החרגה, תגובות שנשמרו וגודל המדגם הסופי התקף. אם לא ניתן לשחזר את ספירת החריגות הגולמיות עבור מערך הנתונים המייצג (מייצג), יש לציין זאת במפורש.
   הערה: יש להוציא מקרים רק לפי כללי הסכמה, זכאות, כפילות, בדיקת קשב, זמן סיום, דפוס תגובה, חסרות או עקביות. אל תתחילו בקידוד עד שמערך הנתונים הגולמי, מערך הנתונים המנוקה, יומן הסינון, קובץ כללי ההחריג, יומן העבודה בשדה ורשומת גרסת המערך נשמרו וננעלו בנפרד.

טבלה 2: סינון תגובה, כללי החרגה והחלטות לטיפול בנתונים. טבלה זו מסכמת את כללי הסינון המוגדרים מראש והחלטות טיפול בנתונים עבור הסכמה, זכאות, תגובות כפולות, בדיקת תשומת לב, זמן סיום, בדיקות דפוסי תגובה, חסרות ונעילת מערכי נתונים. כללי הדרה מוחלים לפני בחינת קורלציות מבנה, פלט מודל מדידה, מסלולים מבניים או הערכות אסוציאציה עקיפה. כל תגובה שהוצאה מתועדת ביומן סינון לא מזוהה באמצעות קוד המשתתף האנונימי, קטגוריית ההחרמה, סיבת ההחרמה, תאריך הסינון והחלטת הסינון. אנא לחצו כאן להורדת הטבלה הזו.

8. טיפול בנתונים חסרים

1. מניעת ערכים חסרים בשאלות הסכמה, זכאות ו-33 פריטים מהותיים בקנה מידה לייקרט על ידי הגדרת שדות אלו כפי שנדרש במערכת הסקר. בדוק את מאגר הנתונים הנקי לאיתור ערכים חסרים לאחר הסינון.
2. התייחס לערכים חסרים במשתני רקע אופציונליים כ"לא מדווח". אל תייחסו משתנים דמוגרפיים או רקעים אופציונליים.
3. החריג משתנה רקע מניתוח משתנים אם שיעור החסר שלו עולה על 10%. שמור על משתנה רקע כמשתנה משותף רק כאשר שיעור החסר שלו הוא 10% או פחות והמשתנה רלוונטי תיאורטית.
4. אל תייחס ערכים חסרים ב-33 הפריטים המהותיים בקנה מידה לייקרט. אם מתגלה חסר מהותי של פריט למרות הגדרות התגובה הנדרשת, זהה האם הבעיה נגרמת מייצוא סקר, לוגיקת סקר או טיפול לא מלא בהגשה לפני סיום מערך הנתונים המנוקה.
   הערה: רשמו את בדיקת הנתונים החסרים. דווח על מספר הערכים החסרים ושיעור החסר עבור קוד משתתפים, משתני רקע, פריטים מהותיים בקנה מידה לייקרט, ציוני ממדים וציוני בנייה גלובליים.

9. קידוד משתנים וחישוב ציונים

1. קודד את כל הפריטים המהותיים בקנה מידה לייקרט מ-1 עד 5: 1 = מתנגדים בתוקף, 2 = לא מסכים, 3 = נייטרליים, 4 = מסכים, ו-5 = מסכימים בחוזקה. קוד מגדר, רמה אקדמית, שנת לימודים, קטגוריית תחום, שעות לימוד שבועיות מקוונות וניסיון למידה מקוון קודמת לפי ספר הקוד הנעול.
2. בדוק את כל המשתנים עבור ערכים מחוץ לטווח לפני חישוב ציוני ממד או בנייה גלובלית.
3. חשב את ציוני ממדי חוויית הלמידה המקוונת כממוצע פריט: שימושיות פלטפורמה = ממוצע(OLE_PU1–OLE_PU3), תמיכה הוראה = ממוצע(OLE_IS1–OLE_IS3), איכות אינטראקציה = ממוצע(OLE_IQ1–OLE_IQ3), וגמישות למידה = ממוצע(OLE_LF1–OLE_LF3).
4. חשב ציוני ממדי צרכים פסיכולוגיים בסיסיים כממוצע פריט: צורך אוטונומיה = ממוצע(BPN_AU1–BPN_AU3), צורך במיומנות = ממוצע(BPN_CO1–BPN_CO3), וצורך בקשר = ממוצע(BPN_RE1–BPN_RE3).
5. חשב ציוני ממדי מעורבות בלמידה כממוצע פריט: מעורבות התנהגותית = ממוצע(LE_BE1–LE_BE4), מעורבות קוגניטיבית = ממוצע(LE_CE1–LE_CE4), ומעורבות רגשית = ממוצע(LE_EE1–LE_EE4).
6. חישב ציוני בנייה גלובליים כממד: חוויית למידה מקוונת = ממוצע (שימושיות פלטפורמה, תמיכה הוראתית, איכות אינטראקציה, גמישות למידה); צרכים פסיכולוגיים בסיסיים = ממוצע (צורך באוטונומיה, צורך במיומנות, צורך בקשר); ומעורבות למידה = ממוצע (מעורבות התנהגותית, מעורבות קוגניטיבית, מעורבות רגשית).
7. שמור נתונים ברמת הפריט להערכת מודל מדידה, ציוני ממדים להערכת מבנה מסדר גבוה וניתוח תת-ממד, וציוני קונסטרוקט כלליים לסטטיסטיקה תיאורית, ניתוח קורלציה, בדיקת מודלים מבניים וניתוח עמידות מבוסס רגרסיה.
   הערה: אין לכלול את פריט בדיקת הקשב בכל ציון, ניתוח אמינות, ניתוח תוקף, הערכת PLS-SEM, ניתוח אסוציאציה עקיפה או ניתוח עמידות. אין לאחד את הציונים המקוריים של 1–5 לפני ניתוח תיאורי.

10. שליטה והערכה של הטיית שיטה נפוצה

1. החלו בקרות פרוצדורליות לפני ניתוח באמצעות תגובות אנונימיות, ניסוח ניטרלי, בלוקים מופרדים של בנייה, פריט בדיקת קשב מבוסס הוראה, הגדרות תגובה נדרשות, וגישה מוגבלת לנתונים גולמיים.
2. לאחר סקר תגובה, השתמשו במבחן הגורם היחיד של הרמן כדי לבדוק האם גורם לא מסובב אחד אחראי לחלק הדומיננטי של שונות הפריטים. התייחסו לתוצאה כמקובלת כאשר הגורם הראשון הלא מסובב מהווה פחות מ-50% מהשונות הכוללת.
3. חשב את ערכי פקטורי האינפלציה של שונות הקולינאריות המלאה עבור המבנים המוקדיים. יש להתייחס לערכים מתחת ל-3.30 כאילו לא סביר להטיית שיטה משותפת חמורה יותר. יש לרשום הטיית שיטה נפוצה כמגבלה אם הגורם הראשון הלא מסובב אחראי ל-50% או יותר מהשונות הכוללת או אם כל גורם אינפלציית שונות קולינאריטי מלא הוא 3.30 ומעלה.
   הערה: אל תציין שחסרה הטיית שיטה נפוצה. ציין רק האם האבחון מצביע על ראיות חמורות לגורם שיטה משותפת דומיננטי.

11. ביצוע בדיקות תיאוריות וראשוניות

1. השתמש ב-R 4.4.1 לסטטיסטיקה תיאורית, בדיקות התפלגות, ניתוח קורלציה וניתוח עמידות מבוסס רגרסיה. חשב תדירויות ואחוזים עבור מאפייני משתתפים קטגוריים.
2. חשב ממוצע, סטיית תקן, מינימום, מקסימום, סטיות וקורטוסיס עבור פריטים מהותיים, ציוני ממדים וציוני קונסטרוקט גלובליים.
3. בדוק את התפלגות הפריטים והניקוד עבור אפקטים של רצפה, אפקט תקרה ואי-נורמליות חמורה. הגדר אפקט רצפה או תקרה פוטנציאלי כיותר מ-20% מהמשתתפים שבוחרים את אפשרות התגובה הנמוכה או הגבוהה ביותר לפריט מהותי.
4. חשב קורלציות פירסון בין מבנים גלובליים וניקוד ממדים. התייחס לקורלציות כראיות תיאוריות ראשוניות בלבד ואל תשתמש בהן כתחליף למודל המבני שנקבע מראש.
   הערה: הקלט אפקטים של רצפה או תקרה כתכונות נתונים. אין למחוק מקרים מסיבות הפצה אלא אם כן הם מפרים כללי איכות תגובה מוגדרים מראש.

12. הערכת מודל המדידה מסדר גבוה יותר

1. השתמש ב-Smart PLS 4.1 לניתוח PLS-SEM הראשי וייבא את מערך הנתונים הנקי ברמת הפריט. יש לציין את השימושיות של הפלטפורמה, תמיכה בהוראה, איכות אינטראקציה, גמישות למידה, צורך באוטונומיה, צורך במיומנות, צורך בקשר, מעורבות התנהגותית, מעורבות קוגניטיבית ומעורבות רגשית כמבנים רפלקטיביים מדרגה ראשונה.
2. השתמש בגישה דו-שלבית נפרדת. בשלב הראשון, הערכת המבנים הרפלקטיביים מסדר ראשון ושומרים את ציוני המשתנים החבויים שלהם.
3. בשלב השני, יש להשתמש בציוני משתנה סמויים של שימושיות בפלטפורמה, תמיכה בהוראה, איכות אינטראקציה וגמישות למידה כדי לייצג חוויית למידה מקוונת; ציונים משתנים סמויים של צורך באוטונומיה, צורך במיומנות וקרבת משפחה כדי לייצג צרכים פסיכולוגיים בסיסיים; וציונים משתנים סמויים של מעורבות התנהגותית, מעורבות קוגניטיבית ומעורבות רגשית כדי לייצג מעורבות ללמידה.
4. התייחסו לציוני מבנים מסדר גבוה כייצוגים שנגזרים אנליטית של מבנים רב-ממדיים. אין לתאר אותם כמעצבים אלא אם כן מודל מעצב מוגדר ומוצדק במפורש. שמור הגדרות שלב ראשון, הגדרות שלב שני, ציוני משתנים סמויים וקבצי פלט מודל בתיקיית האימות.
   הערה: השתמשו באותו פרוצדורה של מבנה מסדר גבוה במודל המבנה הראשי, בניתוח תת-ממד של צורך פסיכולוגי, ובניתוח עמידות מבוסס רגרסיה.

13. הערכת מודל המדידה

1. הערך את מודל המדידה לפני פירוש המודל המבני. בדוק עומסים חיצוניים סטנדרטיים לכל המדדים השמורים. שמור על אינדיקטורים עם עומסים של לפחות 0.70 כשאפשר.
2. בדוק מדדים עם עומסים בין 0.40 ל-0.70. הסר אינדיקטור רק כאשר מחיקה משפרת את האמינות או את התוקף המתכנס ואינה מחלישה את כיסוי התוכן. להסיר אינדיקטורים מתחת ל-0.40 אלא אם כן יש סיבה תיאורטית מתועדת התומכת בשימור.
3. הערכו עקביות פנימית באמצעות אמינות האלפא והקומפוזיט של קרונבך. התייחס לערכים בין 0.70 ל-0.95 כמקובלים. הערכת תוקף התכנסות באמצעות שונות ממוצעת שהופקה. התייחס לערכים של לפחות 0.50 כמקובל.
4. הערכו תוקף הבחנה באמצעות יחס הטרוטריטים-מונוטרייטים. השתמשו ב-0.85 כסף השמרני וב-0.90 כסף המרבי המקובל למבנים תיאורטיים סמוכים.
5. אינדיקטורים נשמרים ברשומות, טעינות חיצוניות סטנדרטיות, אלפא של קרונבאך, אמינות מורכבת, שונות ממוצעת שהופקה, ערכי הטרוטרייטים-מונוטרייטים, וכל החלטה למחיקת פריט בפלט מודל המדידה הנעול.
   הערה: אל תמחק פריטים רק כדי לשפר ערכים סטטיסטיים. הסר פריט רק כאשר מתועדים חולשה סטטיסטית ויתירות מושגית.
   נקודת הפסקה: אל תתחילו בבדיקות מבניות עד שמדדים, ערכי טעינה, ערכי אמינות, תוקף מתכנס, תוקף מבחין, רשומות בספר קודים וערכי פלט מדידה שנבדקו מול קבצי הניתוח הנעולים.

14. בדוק את המודל המבני ואת מסלול התיווך

1. ציין שלושה מסלולים מבניים: חוויית למידה מקוונת → צרכים פסיכולוגיים בסיסיים, צרכים פסיכולוגיים בסיסיים → מעורבות בלמידה, וחוויית למידה מקוונת → מעורבות למידה.
2. כלול שעות לימוד שבועיות מקוונות וניסיון למידה מקוון קודמת כמשתני בקרה מוגדרים מראש. להתייחס למגדר, רמת אקדמיה, שנת לימודים וקטגוריית תחום כמשתנים תיאוריים אלא אם כן כלולים במודל רגישות מוגדר מראש.
3. בדוק את הקולינאריות של מודל מבני לפני פירוש מקדמי המסלול. יש להתייחס לערכי פקטור האינפלציה השונות מתחת ל-3.30 כאילו לא סביר שקולינאריות מזיקה אינה סבירה.
4. הערכת מקדמי מסלול סטנדרטיים, ערכי t , ערכי p ורווחי אמון של 95% באמצעות 5,000 דגימות אתחול עם בדיקות דו-זנביות. השתמש בטווחי ביטחון מתוקנים על ידי הטיה כאשר זמינים.
5. הערך את המסלול העקיף מחוויית למידה מקוונת למעורבות בלמידה דרך צרכים פסיכולוגיים בסיסיים. התייחס למסלול האסוציאציה העקיף כנתמך כאשר מרווח האמון של האתחול העקיף אינו כולל אפס.
6. רשמו את ההשפעה הישירה, ההשפעה העקיפה, ההשפעה הכוללת, ערכי R² , ערכי R² מותאמים, גדלי אפקט f² , ערכי פקטור אינפלציה של שונות במודל מבני, ונתיבי משתני בקרה בפלט המודל המבני הנעול. פרש את כל ההערכות המבניות כנתיבים מבוססי אסוציאציה ולא כהשפעות סיבתיות.
   הערה: אל תסיר מסלול מוגדר מראש כי הוא לא משמעותי. שמור על המודל שנקבע מראש אלא אם זוהתה שגיאת קידוד או שגיאת מפרט מודל.

15. לבחון תת-ממדים של צורך פסיכולוגי

1. החלף את מבנה הצרכים הפסיכולוגיים הבסיסיים הגלובליים בצורך אוטונומיה, צורך במיומנות וצורך בקשר כמבנה אסוציאציה עקיף מקביל. הערכו מסלולים עקיפים מחוויית למידה מקוונת למעורבות בלמידה דרך צורך באוטונומיה, צורך במיומנות וצורך בקשר בנפרד.
2. השתמש ב-5,000 דגימות bootstrap לכל נתיב תת-ממדי. השוו את הכיוון, הגודל וטווח האמון של כל מסלול עקיף תת-ממדי. התייחס לניתוח זה כניתוח רגישות ולא כמודל הראשי.
   הערה: אל תפרשו מחדש את ניתוח רגישות תת-הממד כמודל ראשוני חדש.

16. ביצוע ניתוח עמידות מבוסס רגרסיה

1. ייצא את מערך הנקודות הקונסטרקטיבי המנוקה ושמור אותו כ-ConstructScores_OnlineLearning_BPN_Engagement_YYYYMMDD.csv. השתמש ב-R 4.4.1 כדי להחזיר את הצרכים הפסיכולוגיים הבסיסיים הגלובליים לחוויית הלמידה המקוונת הגלובלית, שעות הלמידה השבועיות והניסיון המקוון הקודם.
2. החזרת מעורבות הלמידה הגלובלית על חוויית למידה גלובלית מקוונת, צרכים פסיכולוגיים בסיסיים גלובליים, שעות למידה שבועיות וניסיון למידה מקוון קודם. הערך את המסלול העקיף באמצעות 5,000 דגימות בוטסטרפ.
3. השווה את המסלול העקיף המבוסס רגרסיה עם המסלול העקיף PLS-SEM. סווג את המסלול כחזק רק כאשר הכיוון נשאר עקבי והפרשנות המהותית אינה משתנה. שמור את סקריפט R, הגדרות האתחול והפלט של עמידות בתיקיית האימות.
   נקודת הפסקה: אל תתחילו בנעילה סופית עד שמודל המבנה, ניתוח תת-הממד וניתוח החוסן מבוסס רגרסיה יובדקו בהצטלבות.

17. לטפל בתוצאות אנליטיות לא אופטימליות

1. אם אמינות האלפא או הקומפוזיט של קרונבך נמוכה מ-0.70, יש לבדוק את הקורלציות הכוללת של הפריט ואת העומס החיצוני הסטנדרטי. אם השונות הממוצעת שהופקה היא מתחת ל-0.50, יש לבדוק אינדיקטורים שנשמרו ולזהות האם אחד או יותר מדדים מחלישים את תוקף ההתכנסות.
2. אם ערכי ההטרוטרייטים-מונוטרייטים חורגים מהסף שנקבע מראש, בדוק ניסוח פריטים לאיתור חפיפה סמנטית בין מבנים תיאורטיים קרובים. הסר פריט חלש רק כאשר הוא חלש סטטיסטית ומיותר מבחינה רעיונית. שמירה על מבנים תיאורטיים סמוכים בנפרד בעת מיזוגם תפחית את הבהירות המושגית.
3. אם המסלול העקיף אינו נתמך, יש לרשום את התוצאה כאסוציאציה עקיפה לא נתמכת. אם משתני הביקורת מראים אסוציאציות לא משמעותיות, יש לרשום את התוצאות ללא פרשנות יתר.
   הערה: אל תשנה את המודל התיאורטי לאחר הניתוח כדי לכפות תמיכה חזקה יותר.

18. נעילת פלטי תוכנה וקבצי שחזור

1. צור תיקיית אימות מוסדית סופית בשם Verification_OnlineLearning_BPN_Engagement_YYYYMMDD.
2. שמור את ארכיון מערך הנתונים הגולמי, מערך הנתונים הנקי, מערך ניקוד בנייה, ספר קודים, שאלון, טבלת מיפוי פריטים-מקורות, יומן סקירת מומחים, רשומת ניסוי פיילוט, יומן עבודת שטח, יומן סינון, קובץ כללי החריגה, רשומת סף זמן השלמה, פלטי PLS חכמים, סקריפטים של R, טבלאות פלט R, רשומת גרסאות תוכנה ויומן שינוי גרסאות בתיקיית האימות.
3. שמרו קבצי פרויקט Smart PLS 4.1 וייצאו פלטים של מודל מדידה, מודל מבני, בוטסטרפ והטרוטרייט-מונוטרייט בתיקיית משנה בשם SmartPLS_Output. שמור סקריפטים של R וטבלאות פלט R בתיקיית משנה בשם R_Output. שמור את השאלון, מיפוי מקור-פריט, קידוד משתנים וכללי הניקוד כקובץ משלים 1.
4. שמור אימות מערך נתונים אנליטי סופי, סיכום סינון, רשומת נתונים חסרים, אבחון הטיית שיטות נפוצות, תוצאות מודל מדידה, תוצאות מודל מבני, תוצאות אסוציאציה עקיפה, ניתוח תת-ממד, רשומת עמידות מבוססת רגרסיה, הגדרות תוכנה ורשומת גרסאות כקובץ משלים 2.
5. אין לכלול מידע מזהה ישיר, רשומות גולמיות שהוחרגו, או נתונים גולמיים ברמת המשתתף בכתב היד או בקבצים המשלימים שהוגשו לפרסום. נעל את תיקיית האימות הסופית לאחר בדיקת עקביות. שמור תיקונים מאוחרים יותר כגרסאות חדשות ומתוארכות ותעד את הסיבה ביומן שינויי הגרסאות.

תוצאות

מאגר נתונים אנליטי סופי ומאפייני המשתתפים

מאגר הנתונים האנליטיים הסופי כלל 386 סטודנטים באוניברסיטה. הגיוס הרשמי התקיים בין 18 באוגוסט 2025 ל-26 בספטמבר 2025 באמצעות פלטפורמות למידה באוניברסיטה, קבוצות תקשורת קורסים, רשימות דיוור של סטודנטים וערוצי סטודנטים מוסדיים. בסך הכל נבדקו 432 תגובות שהוגשו, ו-386 תגובות נשמרו, מה שנותן שיעור תגובה תקף של 89.4%. מאגר הנתונים הנעול כלל 33 פריטים מהותיים בקנה מידה לייקרט ופריט בדיקת קשב אחד מבוסס הוראות. פריט בדיקת הקשב שימש רק לסינון איכות תגובה והוחרג מניקוד מבנה, ניתוח אמינות, ניתוח תוקף, הערכת PLS-SEM, ניתוח אסוציאציות עקיף וניתוח עמידות מבוסס רגרסיה. המדגם הסופי כלל 223 סטודנטיות, 154 סטודנטים זכרים ותשעה משתתפים שבחרו "מעדיפים לא לומר" או אפשרות תגובה אחרת. היו 318 סטודנטים לתואר ראשון ו-68 סטודנטים לתארים מתקדמים. התפלגות שנת הלימוד כללה 110 תלמידי כיתה א', 102 תלמידי כיתה ב', 103 תלמידי כיתה ג', ו-71 תלמידים בכיתה ד' ומעלה. קטגוריות הדיסציפלינות כללו עסקים וניהול, מדעי החברה, הנדסה וטכנולוגיה, רפואה ומדעי הבריאות, מדעי הרוח והאמנויות, וחינוך. החשיפה השבועית ללמידה מקוונת כללה פחות מ-2 שעות בשבוע ב-41 תלמידים, 2–4 שעות ב-116 תלמידים, 5–7 שעות ב-137 תלמידים, 8–10 שעות ב-62 תלמידים, ויותר מ-10 שעות ב-30 תלמידים. חוויות הלמידה המקוונות הקודמות כללו אף אחד מ-38 סטודנטים, פחות מ-6 חודשים ב-68 סטודנטים, 6–12 חודשים ב-190 סטודנטים, ויותר מ-12 חודשים ב-90 סטודנטים. שעות הלמידה השבועיות והניסיון הקודם בלמידה מקוונת נשמרו כמשתני בקרה מוגדרים מראש.

סקירת מומחים, בדיקות פיילוט ואימות שאלונים

סקירת המומחים בוצעה על ידי חמישה מומחים בפסיכולוגיה חינוכית, למידה מקוונת, מתודולוגיה כמותית, מחקר להשכלה גבוהה ועיצוב סקרים. הסקירה זיהתה 13 סוגיות ניסוח, ארבע סוגיות של פיטורים, ושלוש סוגיות יישור מבנים. ארבעה עשר פריטים עודכנו לצורך בהירות, התאמה קונטקסטואלית או יישור מבנה, ואף פריט לא הוסר לפני ניסוי הפיילוט. מבחני הפיילוט בוצעו על ידי 42 סטודנטים באוניברסיטה שעמדו בקריטריוני הזכאות למחקר המרכזי. זמן ההשלמה החציוני היה 9.6 דקות, וסף זמן ההשלמה המינימלי נקבע כ-3.2 דקות. ערכי האלפא הראשוניים של קרונבך נעו בין 0.721 ל-0.814. לא הוסר אף פריט לאחר ניסוי הפיילוט. השאלון הסופי באנגלית כלל 12 פריטי חוויית למידה מקוונת, תשעה פריטים בסיסיים לצרכים פסיכולוגיים, 12 פריטי מעורבות בלמידה, ופריט אחד לבדיקת קשב מבוסס הוראה. מיפוי מקור-פריט, קידוד משתנים וכללי ניקוד ננעלו לפני ניתוח פורמלי ומסופקים בקובץ המשלים 1.

בדיקות סינון תגובה, היעדרות ובדיקות איכות נתונים

לאחר הסקר, נשמרו 386 תגובות תקפות מתוך 432 תגובות שהוגשו. החריגות כללו ארבע תגובות ללא אישור הסכמה, 17 חריגות זכאות, שמונה תגובות כפולות, שישה כישלונות בבדיקת קשב, חמש תגובות מתחת לסף זמן ההשלמה, ארבע תגובות ישרות, ושתי אי-עקביות לא פתורות בזכאות. שישה דפוסי מיתר ארוך סומנו, אך הם חפפו לקטגוריות החרגה אחרות ולא נספרו כקטגוריית החרגה עצמאית נוספת. החרגות נרשמו ביומן הסינון שלא זוהה. לא נשמרו קודי משתתפים כפולים במאגר הנתונים הנעול. לא נצפו ערכים חסרים ב-33 הפריטים המהותיים בקנה מידה לייקרט, משתני רקע, משתני ניקוד ממדים או משתני ציון בנייה גלובליים. לא הוטלה האשמה. אף תגובה שנשמרה לא עמדה בכלל הקו הישר, לא הייתה תגובה שנשמרה הראתה דפוס ארוך של 20 תגובות מהותיות זהות או יותר, ולא נצפה אי-עקביות לא פתורה בין החשיפה ללמידה מקוונת לבין שעות הלמידה השבועיות באינטרנט.

התפלגות תיאורית ואבחון הטיית שיטה נפוצה

הציון העולמי של חוויית הלמידה המקוונת היה 3.47 ± 0.45. ציון הצרכים הפסיכולוגיים הבסיסיים העולמי היה 3.40 ± 0.49. ציון המעורבות הלמידה העולמי היה 3.42 ±-0.48. לתמיכה הוראה היה הממוצע הגבוה ביותר בין ממדי חוויית הלמידה המקוונת, ואיכות האינטראקציה הייתה הממוצעת הנמוכה ביותר. הצורך במיומנות היה בעל הממוצע הגבוה ביותר בין מממדי הצורך הפסיכולוגי הבסיסי, ולצורך בקשר היה הממוצע. מעורבות קוגניטיבית הייתה בעלת הממוצע הגבוה ביותר בין מממדי מעורבות למידה, ומעורבות רגשית הייתה בעלת הממוצע הנמוך ביותר. בדיקות חלוקת הפריטים לא הראו השפעות חמורות על הרצפה או התקרה. שיעור התגובה המרבי ברמת הפריט היה 1.55% עבור OLE_PU3. שיעור התגובה המקסימלי לתקרת הפריט היה 12.95% עבור OLE_IS2. שני הערכים היו מתחת לסף ה-20% שנקבע מראש. אבחון הטיית שיטה משותפת לא הראה ראיות חמורות לגורם שיטה משותפת דומיננטי. מבחן הגורם היחיד של הרמן הראה שהגורם הראשון שלא מסובב הסביר 24.12% מהשונות הכוללת. אבחון קוליניאריות מלא הפיק את גורם האינפלציה המקסימלי של 1.527.

איכות מודל המדידה

כפי שמוצג בטבלה 3, ערכי האלפא של קרונבך נעו בין 0.733 לאיכות אינטראקציה ועד 0.801 למעורבות קוגניטיבית ברמת הממד. מבנה חוויית הלמידה הגלובלית המקוונת הציג אלפא של 0.878, הצרכים הפסיכולוגיים הבסיסיים הראה אלפא של 0.846, והמעורבות בלמידה הציגה אלפא של 0.867. העומס החיצוני הסטנדרטי נע בין 0.704 ל-0.842 ב-33 הפריטים המהותיים. ערכי האמינות המשולבים נעו בין 0.849 ל-0.889. הערכים הממוצעים של השונות שהופקו נעו בין 0.653 ל-0.702. היחס המרבי בין הטרוטראט למונוטרייט היה 0.742. ערכים אלו עמדו בקריטריוני מודל המדידה שנקבעו מראש.

טבלה 3: אמינות, סטטיסטיקה תיאורית ואיכות מודל מדידה. טבלה זו מדווחת על אלפא, אמינות מורכבת, שונות ממוצעת שהופקה, טווחי עומס סטנדרטיים, ממוצעים, סטיות תקן והחלטות שימור עבור ממדים מסדר ראשון ומבנים מסדר גבוה יותר. פריט בדיקת הקשב הוצא מהאמינות, התוקף והערכת המודל. ערך ה-HTMT המרבי בין המבנים מסדר ראשון היה 0.742, מתחת לסף השמרני שנקבע מראש של 0.85. טבלת הטעינה החיצונית המלאה ומטריצת HTMT מסופקות בקובץ המשלים 2. קיצורים: AVE = השונות הממוצעת שהופקה. אנא לחצו כאן להורדת הטבלה הזו.

חוויית הלמידה המקוונת הייתה קשורה לצרכים פסיכולוגיים בסיסיים (r = 0.501) ולמעורבות בלמידה (r = 0.497). הצרכים הפסיכולוגיים הבסיסיים היו קשורים למעורבות בלמידה (r = 0.510).

תוצאות מסלול מבני ואסוציאציה עקיפה

כפי שמוצג באיור 2, חוויית הלמידה המקוונת הייתה קשורה באופן חיובי לצרכים פסיכולוגיים בסיסיים (β = 0.501, t = 11.259, p < 0.001, רווח בר-סמך 95%: 0.414 עד 0.588). צרכים פסיכולוגיים בסיסיים היו קשורים באופן חיובי למעורבות בלמידה (β = 0.349, t = 7.256, p < 0.001, רווח בר-סמך 95%: 0.255 עד 0.444). חוויית הלמידה המקוונת נותרה קשורה ישירות למעורבות בלמידה (β = 0.324, t = 6.699, p < 0.001, רווח בר-סמך 95%: 0.229 עד 0.419). המודל הסביר 25.1% מהשונות בצרכים הפסיכולוגיים הבסיסיים ו-33.9% מהשונות במעורבות בלמידה (טבלה 4). גודל האפקט f2 עבור חוויית הלמידה המקוונת על צרכים פסיכולוגיים בסיסיים היה 0.332. גודל ההשפעה f² עבור חוויית הלמידה המקוונת והצרכים הפסיכולוגיים הבסיסיים במעורבות בלמידה היו 0.118 ו-0.138, בהתאמה.

איור 2: מודל מבני עם מקדמי מסלול מבוססי אסוציאציה סטנדרטיים. התרשים מציג את המסלולים הסטנדרטיים בין חוויית הלמידה המקוונת, הצרכים הפסיכולוגיים הבסיסיים והמעורבות בלמידה, כולל המסלול הישיר, המסלול העקיף, ערכי R² ומשתני בקרה מוגדרים מראש. כל המסלולים מפורשים כהערכות מבוססות אסוציאציה. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

טבלה 4: שונות מוסברת של מבנים אנדוגניים. טבלה זו מדווחת על מקדם הקביעה (R²), ערכי R² מותאמים, ומשתני חיזוי לכל מבנה אנדוגני במודל המבני. כל התוצאות מפורשות כהערכות מבוססות אסוציאציות משום שהנתונים היו חתכים רוחביים. קיצורים: OLE_TOTAL = ציון חוויית למידה מקוונת גלובלית; BPN_TOTAL = ציון צרכים פסיכולוגיים בסיסיים גלובלי; LE_TOTAL = ציון מעורבות למידה גלובלית. אנא לחצו כאן להורדת הטבלה הזו.

טבלה 5 מראה ששעות הלמידה השבועיות באינטרנט לא היו קשורות באופן מובהק לצרכים פסיכולוגיים בסיסיים (β = 0.001, p = 0.986) או מעורבות בלמידה (β = −0.020, p = 0.634).

טבלה 5: הערכות מסלולים מבניים וגדלי השפעה. טבלה זו מדווחת על הערכות מסלולים מבניים סטנדרטיות, ערכי t מתאימים, ערכי p , רווחי ביטחון של 95% (CI), גודל אפקט f² , והחלטות מסלול עבור המודל המשוער. מוצגות גם מסלולי משתני בקרה. כל המסלולים מפורשים כהערכות מבוססות אסוציאציה משום שהנתונים היו חתך רוחבי. קיצורים: OLE_TOTAL = ציון חוויית למידה מקוונת גלובלית; BPN_TOTAL = ציון צרכים פסיכולוגיים בסיסיים גלובלי; LE_TOTAL = ציון מעורבות למידה גלובלית; WEEKLY_HOURS = שעות לימוד שבועיות מקוונות; PRIOR_EXPERIENCE = ניסיון קודם בלמידה מקוונת; CI = מרווח ביטחון. אנא לחצו כאן להורדת הטבלה הזו.

ניסיון קודם בלמידה מקוונת לא היה קשור באופן מובהק לצרכים פסיכולוגיים בסיסיים (β = −0.005, p = 0.916) או מעורבות בלמידה (β = 0.013, p = 0.754). נתמך המסלול העקיף מחוויית הלמידה המקוונת למעורבות בלמידה דרך צרכים פסיכולוגיים בסיסיים. האפקט העקיף היה 0.175, עם רווח ביטחון של 95% בין 0.124 ל-0.231. ההשפעה הישירה של חוויית הלמידה המקוונת על מעורבות בלמידה הייתה 0.324, וההשפעה הכוללת הייתה 0.499 (טבלה 6). מסלול זה פורש כמסלול עקיף מבוסס אסוציאציה ולא כתיווך סיבתי.

טבלה 6: הערכות אסוציאציה ישירה, עקיפה וסוטלית. טבלה זו מדווחת על הקשרים הישירים, העקיפים (המתווכות) והכוללים בין חוויית הלמידה המקוונת למעורבות בלמידה, כולל טווחי ביטחון של 95% (CI) והחלטות מסלול. כל ההשפעות מפורשות כהערכות מבוססות אסוציאציה משום שהנתונים היו חתכים רוחביים. קיצורים: OLE_TOTAL = ציון חוויית למידה מקוונת גלובלית; BPN_TOTAL = ציון צרכים פסיכולוגיים בסיסיים גלובלי; LE_TOTAL = ציון מעורבות למידה גלובלית; CI = מרווח ביטחון. אנא לחצו כאן להורדת הטבלה הזו.

ניתוח רגישות תת-ממדית לצורך פסיכולוגי וניתוח עמידות

הנתיב העקיף דרך צורך באוטונומיה נתמך (השפעה עקיפה = 0.087, רווח בר-סמך 95%: 0.049 עד 0.131). הנתיב העקיף דרך צורך במיומנות נתמך והראה את ההשפעה העקיפה הגדולה ביותר (השפעה עקיפה = 0.148, רווח בר-סמך 95%: 0.094 עד 0.205). גם צורך במסלול העקיף דרך קרבה נתמך (השפעה עקיפה = 0.092, רווח בר-סמך 95%: 0.056 עד 0.132) (טבלה 7).

טבלה 7: ניתוח רגישות של תת-ממדים בסיסיים של צורך פסיכולוגי. טבלה זו מדווחת על קשרים עקיפים דרך תת-הממדים של אוטונומיה, מיומנות וקרבה של צרכים פסיכולוגיים בסיסיים, כולל טווחי ביטחון של 95% (CI) והחלטות מסלולים. כל ההשפעות מפורשות כהערכות מבוססות אסוציאציה משום שהנתונים היו חתכים רוחביים. קיצורים: OLE_TOTAL = ציון חוויית למידה מקוונת גלובלית; LE_TOTAL = ציון מעורבות למידה גלובלית; BPN_AU = צורך באוטונומיה; BPN_CO = צורך במיומנות; BPN_RE = צורך בקשר; CI = מרווח ביטחון. אנא לחצו כאן להורדת הטבלה הזו.

ניתוח עמידות מבוסס רגרסיה הניב את אותה פרשנות מהותית כמו מודל PLS-SEM הראשי. חוויית הלמידה המקוונת נותרה קשורה באופן חיובי לצרכים פסיכולוגיים בסיסיים (β = 0.501, רווח בר-סמך 95%: 0.414 עד 0.588). הצרכים הפסיכולוגיים הבסיסיים נותרו קשורים באופן חיובי למעורבות בלמידה לאחר התאמה לחוויית הלמידה המקוונת ולמשתני הבקרה (β = 0.349, רווח בר-סמך 95%: 0.255 עד 0.444). האפקט העקיף המבוסס רגרסיה היה 0.175, עם רווח ביטחון של 95% בין 0.124 ל-0.231. מכיוון שהנתונים היו חתכים רוחביים, כל המסלולים פורשו כהערכות מבוססות אסוציאציה ולא כתופעות סיבתיות (טבלה 8).

טבלה 8: ניתוח עמידות מבוסס רגרסיה. טבלה זו מדווחת על תוצאות עמידות מבוססות רגרסיה עבור מסלולי המבנה, כולל הערכות אסוציאציה ישירה ועקיפה מותאמת עם טווחי אמון של 95% (CI) של בוטסטרפ. כל ההשפעות מפורשות כהערכות מבוססות אסוציאציה משום שהנתונים היו חתכים רוחביים. קיצורים: OLE_TOTAL = ציון חוויית למידה מקוונת גלובלית; BPN_TOTAL = ציון צרכים פסיכולוגיים בסיסיים גלובלי; LE_TOTAL = ציון מעורבות למידה גלובלית; CI = מרווח ביטחון. אנא לחצו כאן להורדת הטבלה הזו.

קובץ משלים 1: שאלון, קידוד משתנים וכללי ניקוד. קובץ זה מספק את השאלון באנגלית, משתני סינון זכאות, קידוד משתני רקע, ניסוח פריטים, מיפוי פריטים-מקור, סולם תגובה, נוסחאות ניקוד, מילון משתנים, כללי טיפול בנתונים ובדיקות עקביות. אנא לחצו כאן להורדת הקובץ הזה.

קובץ משלים 2: אימות סופי של מאגרי נתונים אנליטיים, הגדרות ניתוח ורשומות שחזוריות. קובץ זה מתעד את מאגר הנתונים האנליטיים הנעול, סיכום עבודת השטח, סקירות מומחים ורשומות ניסוי פיילוט, סיכום סינון, בדיקות נתונים חסרים, אמינות ותפוקת מודל מדידה, תוצאות מודלים מבניים, ניתוח רגישות, ניתוח עמידות ורשימת בדיקה לשחזור. אנא לחצו כאן להורדת הקובץ הזה.

דיון

פרוטוקול זה מספק תהליך עבודה מתודולוגי שניתן לשחזור עליו להערכת מסלולי אסוציאציה בין חוויית למידה מקוונת, צרכים פסיכולוגיים בסיסיים ומעורבות למידה אצל סטודנטים באוניברסיטה. במקום להתייחס ללמידה מקוונת כמצב יחיד, הפרוטוקול מפריד את סביבת הלמידה הנתפסת לשימושיות בפלטפורמה, תמיכה בהוראה, איכות אינטראקציה וגמישות למידה. מבנה זה מאפשר לחוקרים לזהות איזה חלק מחוויית הלמידה המקוונת קשור ביותר לסיפוק הצרכים הפסיכולוגיים ולמעורבות, במקום להסתמך רק על סיפוק כללי או מדדי סיום קורסים¹⁶.

תרומה מתודולוגית מרכזית היא הגדרת קידוד שאלונים, סינון זכאות, בדיקות איכות תגובה, ניקוד מבנים, נעילת מערכי נתונים ובדיקת מודלים. צעדים אלו חשובים משום שמחקר חינוכי מבוסס סקרים רגיש לתגובות לא קשובות, תשובות מודעות, תגובות זכאות לא עקביות, החלטות על נתונים חסרים^{והדרות לאחר} מכן. על ידי הצבת החלטות אלו לפני ניתוח מבני, הפרוטוקול הופך את המסלול האנליטי לשחזור ומפחית את הסיכון שכללי הסינון או הניקוד ישתנו לאחר שהתוצאות ידועות.

הפרוטוקול גם מבהיר כיצד יש לפרש את מסלול האסוציאציה. חוויית הלמידה המקוונת מוצגת כמבנה עצמאי, צרכים פסיכולוגיים בסיסיים כמבנה אסוציאציה עקיפה, ומעורבות בלמידה כמבנה התוצאה. מבנה זה מבוסס תיאורטית על תיאוריית ההגדרה העצמית, משום שאוטונומיה, מיומנות וקרבה מספקות מנגנון להבנה מדוע סביבות למידה מקוונות מסוימות קשורות למעורבות חזקה^{יותר 18}. עם זאת, מכיוון שהפרוטוקול משתמש בנתוני שאלון חתך, יש לפרש את המסלול כאסוציאציה עקיפה ולא כתיווך סיבתי.

הטיפול הרב-ממדי במעורבות בלמידה הוא חוזקה נוספת של הפרוטוקול. מעורבות התנהגותית, מעורבות קוגניטיבית ומעורבות רגשית נמדדות בנפרד לפני שהן מסוכמות כמבנה מעורבות גלובלית. זה מונע מהמעורבות לצמצום לנוכחות, השלמת משימות או התנהגות התחברות בלבד.¹⁹. במונחים מעשיים, הפרוטוקול יכול להבחין בין תלמידים שממלאים משימות נדרשות לבין תלמידים שמשקיעים קוגניטיבית, מעורבים רגשית ומוכנים להמשיך להשתתף בפעילויות למידה מקוונת.

הפרוטוקול שימושי גם לאבחון נקודות תורפה בעיצוב למידה מקוונת. לדוגמה, קורס עשוי לספק גישה מספקת לפלטפורמה אך עדיין להראות קרבה נמוכה או מעורבות רגשית נמוכה אם התקשורת מתעכבת, מפוצלת או אינה מחוברת לאינטראקציה משמעותית בלמידה. הבחנה זו תואמת מודלים של למידה מקוונת המדגישים נוכחות חברתית, נוכחות הוראה ונוכחות קוגניטיבית במקום זמינות^{טכנולוגיה בלבד.} לכן, הפרוטוקול תומך בשיפור ממוקד בעיצוב הפלטפורמה, תמיכה במדריכים, מבנה אינטראקציה וסיפוק צרכים פסיכולוגיים.

מספר מגבלות אמורות להנחות את הפרשנות והשימוש העתידי. ראשית, עיצוב החתך אינו קובע סדר זמן, ולכן אין לטעון טענות סיבתיות²¹. שנית, כל המשתנים העיקריים מדווחים על ידי עצמם, ואבחון שיטות נפוצות אינו יכול להסיר לחלוטין את חששות הטיית התגובה²². שלישית, המודל אינו עוקב ישירות אחרי התנהגות המרצים, איכות עיצוב הקורס, ניתוח פלטפורמות או תמיכה מוסדית. מחקרים עתידיים יוכלו להרחיב את הפרוטוקול באמצעות מדידה לאורך זמן, השוואה רב-קבוצתית, אינטגרציה של למידה-אנליטיקה, או מעקב בשיטות מעורבות, תוך שמירה על אותם לוגיקת סינון, ניקוד, מודלים ואימות שניתן לשחזור²³.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה

שם	חברה	מספר קטלוג	הערות
Qualtrics online survey platform	Qualtrics	Institutional account; version not applicable	Used to administer the anonymous English-language questionnaire, including consent confirmation, eligibility screening, required-response settings, AC1 attention-check item, response-time recording, and data export.
Microsoft Excel for Microsoft 365	Microsoft Corporation	Microsoft 365 institutional version	Used to store the raw exported dataset, cleaned dataset, codebook, screening log, construct-score file, and verification records in .xlsx and .csv formats.
G*Power	Heinrich Heine University Düsseldorf	G*Power 3.1.9.7	Used for a priori sample-size and power checking before recruitment.
SmartPLS	SmartPLS GmbH	SmartPLS 4.1 Professional	Used for the primary PLS-SEM workflow, including disjoint two-stage higher-order construct estimation, measurement-model assessment, structural-pathway testing, bootstrapping, R², f², and model-output export.
R statistical software	R Foundation / CRAN	R 4.4.1	Used for descriptive statistics, Pearson correlations, common method bias diagnostics, and regression-based robustness analysis.
R package: psych	CRAN	psych 2.4.6	Used for descriptive statistics, reliability checks, and psychometric summaries.
R package: boot	CRAN	boot 1.3-30	Used for bootstrap-based regression robustness checks.
R package: semPlot	CRAN	semPlot 1.1.6	Used only for optional path-diagram cross-checking when R-based visual verification is needed.
OneDrive for Business or SharePoint version history	Microsoft Corporation	Microsoft 365 institutional account	Used to store the verification folder and preserve version history for raw data, cleaned data, codebook, screening log, SmartPLS outputs, R scripts, and supplementary files.
Questionnaire and coding file	Author-prepared study file	Supplementary File 1	Contains the final questionnaire, item-source mapping, variable names, coding rules, dimension-score formulas, global construct-score formulas, and data-handling rules.
Screening and reproducibility record	Author-prepared study file	Supplementary File 2	Contains final dataset verification, screening checks, missing-data record, reliability results, common method bias diagnostics, measurement-model output, structural-model output, indirect-association results, sensitivity analysis, robustness record, and final consistency checklist.
Figure-preparation software	Adobe Illustrator or equivalent vector-editing software	Institutional version	Used to prepare publication-ready workflow and structural-model figures.