Qui presentiamo come gli approcci pedagogici influenzino l'impegno accademico e la lealtà degli studenti cinesi di matematica, con motivazione come mediatore. Integrando molteplici quadri teorici, i dati di un sondaggio di 410 studenti di matematica sono stati analizzati utilizzando PLS-SEM. I risultati rivelano che gli stili di insegnamento influenzano significativamente la motivazione, offrendo implicazioni per la progettazione didattica matematica e lo sviluppo degli insegnanti.
È richiesta un abbonamento a JoVE per visualizzare questo contenuto. Accedi o inizia la tua prova gratuita.
Articolo di ricerca
Influenza degli approcci pedagogici sull'impegno accademico e sulla soddisfazione nei contesti degli studenti di matematica cinese
In questo articolo
Sommario
Abstract
Questo studio esamina gli effetti degli Approcci Pedagogici sull'impegno accademico, la soddisfazione e la lealtà degli studenti di matematica negli ambienti degli studenti cinesi, concentrandosi sul ruolo mediatore della motivazione a livello terziario. A differenza di ricerche precedenti che esaminavano principalmente le relazioni causali dirette tra variabili, questa indagine integra molteplici quadri teorici, tra cui l'Inventario dello Stile di Insegnamento, la Teoria dell'Autodeterminazione, la Teoria del Coinvolgimento degli Studenti, la Teoria Cognitiva Sociale e la Teoria della Soddisfazione del Cliente, per costruire un modello di ricerca completo. I dati sono stati raccolti tramite sondaggi distribuiti a 410 studenti del dipartimento di matematica presso università pubbliche in Cina, utilizzando campionamento casuale sistematico; il campione finale è stato n = 375. L'analisi è stata effettuata utilizzando la Modellazione delle Equazioni Strutturali Parziali dei Minimi Quadrati (PLS-SEM) con SmartPLS. I risultati indicano che diversi stili di insegnamento (Assertivo, Suggestivo, Collaborativo e Facilitativo) influenzano significativamente la motivazione degli studenti per l'apprendimento delle lingue a livello di istruzione superiore. I risultati di questa indagine hanno implicazioni significative per la pedagogia matematica nell'istruzione superiore cinese. Comprendere come specifici stili di insegnamento influenzino la motivazione degli studenti e il successivo coinvolgimento può informare la progettazione didattica e le iniziative di sviluppo professionale degli insegnanti.
Introduzione
La rilevanza globale dell'inglese come lingua franca ha posizionato l'insegnamento dell'inglese per scopi accademici (EAP) come componente fondamentale dell'istruzione superiore in contesti di lingua inglese nonmadrelingua 1. In Cina, il Ministero dell'Istruzione ha costantemente enfatizzato il miglioramento dell'insegnamento universitario dell'inglese per formare laureati competitivi a livello internazionale capaci di partecipare al discorso accademicoglobale 2. Nelle aule EAP cinesi dove la matematica è insegnata come materia, gli approcci pedagogici degli insegnanti svolgono un ruolo fondamentale nel plasmare non solo i risultati linguistici, ma anche il coinvolgimento psicologico degli studenti nel processo di apprendimento e la loro soddisfazione complessiva per le esperienzeeducative 3. La relazione tra stili di insegnamento e risultati degli studenti ha attirato notevole attenzione accademica negli ultimi decenni4. Le ricerche hanno dimostrato che gli stili di insegnamento influenzano molteplici dimensioni dell'esperienza studentesca, tra cui il coinvolgimento cognitivo, l'investimento emotivo e la partecipazionecomportamentale 5,6. Tuttavia, nonostante questi risultati, rimane una mancanza di chiarezza su come specifici approcci pedagogici influenzino simultaneamente i risultati di più studenti nei contesti EAP, in particolare nell'istruzione superiore cinese.
La motivazione, così come concettualizzata nella Teoria dell'Autodeterminazione, rappresenta un meccanismo di mediazione potenzialmente cruciale che collega gli stili di insegnamento al coinvolgimento e alla soddisfazione deglistudenti 7,8. Nel contesto educativo cinese, dove storicamente hanno predominato gli approcci tradizionali centrati sull'insegnante, è particolarmente significativo comprendere come diversi stili di insegnamento influenzino la motivazionedegli studenti 9. L'impegno accademico, che comprende il coinvolgimento attivo degli studenti, l'investimento di impegno e il legame psicologico con le attività di apprendimento, è stato identificato come un solido predittore del successo educativo10. Gli studenti coinvolti dimostrano maggiore perseveranza, adottano strategie di apprendimento più profonde e ottengono risultati accademici superiori rispetto ai loro coetaneidisimpegnati 11. Nonostante un'ampia ricerca sulle relazioni dirette tra stili di insegnamento e risultati degli studenti nell'educazione matematica, la letteratura attuale manca di un modello integrato che esamini il ruolo mediatore della motivazione nel collegare approcci pedagogici specifici nei contestiattuali 13. In particolare, esistono ricerche limitate che integrino stili di insegnamento, motivazione, coinvolgimento, soddisfazione e lealtà all'interno di un unico modello completo nei contesti EAP.
Inoltre, il concetto di lealtà studentesca, definito come l'intenzione degli studenti di mantenere rapporti con la propria istituzione educativa e di raccomandarla ad altri, è emerso come una considerazione importante nella ricerca sull'istruzionesuperiore 14. Ispirandosi alla Teoria della Soddisfazione del Cliente, ci si aspetta che gli studenti soddisfatti dimostrino maggiore fedeltà verso i loro fornitori educativi. Il presente studio affronta una lacuna critica nella letteratura esistente, dove ricerche precedenti hanno esaminato in gran parte gli stili di insegnamento, la motivazione, l'impegno accademico e la soddisfazione in isolamento o all'interno di quadri teorici frammentati, con poca attenzione ai loro meccanismi integrativi all'interno dei contesti English for Academic Purposes (EAP) in Cina. Nonostante l'enfasi crescente sulla pedagogia centrata sullo studente nell'EAP, vi è poca chiarezza empirica su come gli stili di insegnamento influenzino il coinvolgimento e la soddisfazione degli studenti, in particolare attraverso fattori mediatori come la motivazione nei contesti terziari cinesi. Nonostante l'enfasi crescente sulla pedagogia centrata sullo studente nell'EAP, vi è poca chiarezza empirica su come gli stili di insegnamento influenzino il coinvolgimento e la soddisfazione degli studenti, in particolare attraverso fattori mediatori come la motivazione nei contesti terziari cinesi. Pertanto, l'obiettivo di questo studio è esaminare le relazioni tra stili di insegnamento, motivazione, coinvolgimento accademico, soddisfazione e fedeltà degli studenti tra gli studenti cinesi EAP. Questo studio promuove la ricerca esaminando contemporaneamente il ruolo mediatore della motivazione nelle relazioni tra quattro distinti stili di insegnamento: assertivo, suggestivo, collaborativo, facilitativo e coinvolgimento accademico, e al contempo indagando il percorso sequenziale dall'impegno alla soddisfazione alla lealtà. Questo studio è innovativo nell'integrare molteplici costrutti pedagogici e psicologici all'interno di un modello strutturale unificato nel contesto cinese dell'EAP. Offrendo un modello olistico che cattura sia gli antecedenti pedagogici sia i percorsi di risultato, questa ricerca fornisce queste relazioni all'interno dell'istruzione matematica terziaria cinese, offrendo nuove intuizioni su come gli stili di insegnamento assertivi, suggestivi, collaborativi e facilitanti favoriscano il coinvolgimento, la soddisfazione e la lealtà degli studenti attraverso percorsi motivazionali, estendendo così l'integrazione teorica e le evidenze empiriche nel settore.
Figura 1: Rappresentazione grafica della revisione della letteratura Mappa la co-occorrenza e le interrelazioni dei principali concetti identificati negli studi esaminati. La visualizzazione della rete è stata generata utilizzando software di analisi bibliometrica. I nodi rossi rappresentano i termini associati alle popolazioni studentesche, mentre i nodi blu indicano soggetti umani generali e fattori contestuali. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Le esperienze educative degli studenti di EFL sono fortemente influenzate dagli stili di insegnamento degli insegnanti. Attingendo ai modelli di stile di insegnamento, questo studio esamina come le strategie degli insegnanti influenzino gli studenti. Come mostrato nella Tabella 1, diversi stili di insegnamento possono influenzare la motivazione e il coinvolgimento degli studenti in modi differenti. Nell'istruzione superiore, la motivazione e l'impegno accademico sono spesso rafforzati da insegnanti di supporto, relazioni rispettose in classe15 e interazioni positive tra pari16. Gli stili di insegnamento che favoriscono l'apprendimento, costruiscono fiducia in sé stessi e supportano lo sviluppo linguistico sono quindi essenziali per un apprendimento linguistico efficace17,18. Inoltre, le pratiche pedagogiche, l'integrazione tecnologica, la pianificazione delle lezioni e l'integrità didattica possono influenzare ulteriormente la motivazione degli studenti nelle classi dilingua inglese 19. HA1: Gli stili di insegnamento degli insegnanti di EFL influenzano significativamente diverse dimensioni della motivazione degli studenti cinesi di EFL a livello terziario.
| Autori | Nome costrutto | Definizione del costrutto |
| Audas & Willms (2002) | Impegno | Il grado in cui uno studente è coinvolto in attività accademiche ed extracurriculari, allineandosi e valorizzando gli obiettivi educativi. |
| Skinner, Kindermann & Furrer (2009) | Impegno | Quanto profondamente gli studenti si connettono con le loro attività educative, comprendendo i valori, le persone, gli obiettivi e gli ambienti coinvolti. |
| Skinner, Wellborn e Connell (1990) | Impegno | Il livello di impegno, coinvolgimento ed esperienza emotiva di uno studente durante le attività educative. |
| Willms (2003) | Coinvolgimento degli studenti a scuola | La misura in cui uno studente considera necessari i risultati scolastici e si impegna in attività in classe e extracurriculari. |
| Newmann, Wehlage e Lamborn (1992) | Coinvolgimento degli studenti nel lavoro accademico | L'intensità dell'impegno psicologico di uno studente nell'acquisire le competenze e le conoscenze offerte dalla scuola. |
| Wehlage, Rutter, Smith, Lesko & Fernandez (1989) | Impegno educativo | L'impegno mentale è necessario per acquisire e comprendere le competenze e le conoscenze insegnate nelle scuole. |
| Kuh (2003) | Coinvolgimento degli studenti | L'impegno e il tempo che uno studente dedica ad attività accademica vantaggiose sono supportati da pratiche e politiche istituzionali. |
| Schaufeli, Salanova, Gonzalez-Roma e Bakker (2002) | Impegno nello studio | Uno stato mentale gratificante e positivo associato allo studio, segnato da dedizione, vigore e coinvolgimento completo. |
| Christenson, Reschly, Appleton, Berman-Young, Spanjers & Varro (2008) | Coinvolgimento degli studenti | Il livello di impegno di uno studente nell'apprendimento e nella partecipazione attiva alla vita scolastica è mirato a raggiungere obiettivi educativi. |
Tabella 1: Definizioni di impegno accademico da parte di diversi autori. Questa tabella riassume come l'impegno accademico sia stato concettualizzato da diversi studiosi in tutta la letteratura. Le definizioni mettono in evidenza il coinvolgimento, l'impegno psicologico, l'impegno, la partecipazione e la connessione emotiva degli studenti alle attività di apprendimento. Clicca qui per scaricare questa tabella.
Questa figura riassume le definizioni chiave e le prospettive sull'impegno accademico riportate da diversi studiosi. Mette in evidenza la natura multidimensionale dell'impegno accademico tra aspetti comportamentali, emotivi e cognitivi.
Ricerche approfondite hanno esaminato i fattori che motivano l'apprendimento delle lingue; Di conseguenza, la motivazione è un concetto essenziale che influenza tutte le fasi dell'apprendimento linguistico al livello di istruzionesuperiore 24,25. Gli studenti devono rimanere attivamente coinvolti in classe per sentirsi motivati; Di conseguenza, c'è una motivazione a favorire una partecipazione in classe più efficace26. Inoltre, gli insegnanti possiedono un potere straordinario nel connettersi con gli studenti e guidare il loro stile di insegnamento a favore di un migliore apprendimento e padronanzadell'argomento. Pertanto, quando gli insegnanti non coinvolgono gli studenti a livello accademico, non limotivano 28. Di conseguenza, il processo si rivela inutile. La motivazione nel trattare il processo SLL è fondamentale, e coinvolgere i nostri studenti di EFL nell'istruzione superiore è fondamentale. HA2: Matematica EFL La motivazione degli studenti cinesi influisce sul loro coinvolgimento accademico a livello terziario.
Gli studenti che dimostrano un forte coinvolgimento e un'elevata autoefficacia in classe tendono a gestire efficacemente il loro tempo, a ottenere buoni risultatiaccademici 30, a completare gli studi e a partecipare attivamente a una varietà di attività31. Questo coinvolgimento non solo migliora la loro esperienza accademica, ma permette anche loro di godersi il processo di apprendimento e di trarne soddisfazione nell'affrontare icompiti 32. Secondo la teoria del successo, un'elevata autoefficacia e una partecipazione attiva in classe portano gli studenti a considerare i loro obiettivi accademici comeraggiungibili 33. Di conseguenza, i loro atteggiamenti verso la padronanza dell'inglese diventano sempre più positivi e il loro livello di coinvolgimento si intensificaa 34. La fiducia accademica, la partecipazione e la soddisfazione degli studenti sono interconnesse, e questo legame aumenta la probabilità di successo accademico e di un'esperienza accademica piùpositiva 35. Tuttavia, una minore autoefficacia accademica può ridurre l'impegno, portando alfallimento 36,37. In linea con ciò, studi empirici precedenti hanno costantemente riscontrato una forte influenza dell'autoefficacia degli studenti sull'impegnoaccademico 38. HA3: Matematica EFL L'autoefficacia accademica degli studenti cinesi influisce significativamente sul loro coinvolgimento accademico.
Il successo e l'efficacia sia degli studenti che delle università sono strettamente legati alla soddisfazione degli studenti e al successo accademico, poiché queste istituzioni mirano a motivare e soddisfare le esigenze deglistudenti 39. Tuttavia, dare priorità a livelli più alti di coinvolgimento degli studenti è fondamentale per favorire sia il successo accademico che la soddisfazione40. La motivazione e la soddisfazione degli studenti sono componenti essenziali del successo accademico, sottolineando la necessità per gli insegnanti di coinvolgere attivamente gli studenti nelle attività in classe per soddisfare i loro bisogni accademici e personali41,42. Ha esplorato il ruolo delle infrastrutture istituzionali, concentrandosi su fattori come strutture sportive, alloggi e sistemi di trasporto, nell'influenzare la soddisfazione degli studenti43,44. Sport e trasporti hanno una relazione positiva significativa con la soddisfazione degli studenti, mentre l'alloggio ha un impatto minimo e insignificante sulle prestazioni e soddisfazioneaccademiche 45,46. HA4: Matematica EFL Il coinvolgimento accademico degli studenti cinesi influisce significativamente sulla loro soddisfazione a livello terziario.
La soddisfazione degli studenti è influenzata da una serie di fattori personali e istituzionali, rendendola una costruzione multidimensionale47. La qualità degli insegnanti, i piani di lezione ben strutturati, il feedback tempestivo, l'accessibilità delle risorse e l'uso efficace della tecnologia influenzano significativamente la soddisfazione degli studenti e il senso di connessione conl'istituzione 48. Oltre a ciò, la capacità di insegnamento, il comportamento flessibile, il prestigio e lo status dell'università/college sono anche i fattori chiave che possono formare uno studente felice e fedele al livellodi istruzione superiore 49. L'obiettivo di questo studio è valutare come diversi stili di insegnamento influenzino la motivazione degli studenti e il coinvolgimento accademico degli studenti cinesi EAP utilizzando un quadro di modellazione strutturale delle equazioni. HA5: Matematica EFL La soddisfazione degli studenti cinesi influisce significativamente sulla loro lealtà a livello terziario. HA6: Matematica EFL La motivazione degli studenti cinesi media il rapporto tra lo stile di insegnamento degli insegnanti di EFL e il coinvolgimento accademico degli studenti.
Figura 2: Modello di ricerca del presente studio Modello di ricerca proposto che illustra le relazioni tra le variabili dello studio. Le relazioni ipotizzate tra gli stili di insegnamento degli insegnanti di EFL (Assertivo, Suggestivo, Collaborativo, Facilitativo) e l'autoefficacia accademica degli studenti di EFL come antecedenti. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
La novità di questo studio risiede nell'esame integrato di come quattro stili di insegnamento distinti — assertivo, suggestivo, collaborativo e facilitativo — plasmino la motivazione, l'impegno accademico, la soddisfazione e la lealtà degli studenti cinesi di EFL nella scuola secondaria — all'interno di un unico modello strutturale. A differenza di studi precedenti che si sono solitamente concentrati su relazioni isolate o dirette, questa ricerca evidenzia il ruolo mediatore della motivazione e il percorso sequenziale dal coinvolgimento alla soddisfazione e alla lealtà, offrendo così una spiegazione più completa di come gli approcci pedagogici influenzino i risultati degli studenti nell'istruzione superiore. In questo modo, lo studio offre un contributo teorico e pratico unico, combinando molteplici quadri di riferimento e fornendo evidenze specifiche per il contesto delle aule universitarie cinesi.
Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.
Protocollo
Dichiarazione etica:
Questo studio ha rispettato rigorose linee guida etiche durante tutto il processo di ricerca. L'approvazione formale è stata rilasciata dal comitato di revisione istituzionale competente dell'Istituto Nazionale di Standardizzazione della Cina, con numero di approvazione (202507). Questo studio non ha coinvolto esperimenti su esseri umani o su campioni di tessuto umano, poiché ha coinvolto solo sondaggi anonimi con partecipanti che hanno fornito il consenso informato. Non sono stati raccolti dati personali o sensibili, e tutte le risposte sono state trattate in modo riservato solo per scopi di ricerca. La partecipazione è stata volontaria e gli intervistati sono stati informati degli obiettivi dello studio prima di fornire il loro contributo.
Il protocollo iniziava con l'identificazione della popolazione target, composta da studenti universitari iscritti al Dipartimento di Inglese di quattro università pubbliche nella provincia del Jiangsu, in Cina. Dopo aver ottenuto i permessi istituzionali, è stato utilizzato un campionamento casuale sistematico per selezionare i partecipanti da liste complete degli studenti, dove l'intervallo di campionamento (*k*) è stato determinato dividendo il totale delle iscrizioni in ciascuna istituzione per la dimensione target del campione di quell'istituzione (*k* = 5, il che significa che ogni quinto studente della lista è stato selezionato), garantendo una rappresentanza proporzionale tra le università partecipanti. I dati sono stati raccolti tramite l'amministrazione di un questionario in presenza durante le sessioni di lezione regolari, garantendo condizioni standardizzate in tutti i siti partecipanti. Prima della distribuzione, ai partecipanti sono state fornite schede informative dettagliate che spiegavano gli obiettivi dello studio, la natura volontaria della partecipazione e le garanzie di riservatezza. Le variabili e i relativi costrutti sono riassunti nella Tabella 2.
| Costrutti | Codici degli articoli | Un Oggetto di Esempio | Media (SD) della variabile | No. di Oggetti | α | Scala di valutazione | Fonte |
| (Tipo di costrutti) | |||||||
| Assertivo | A1 | L'insegnante indica la direzione giusta per risolvere i problemi. | 3.9893 | 7 | 0.628 | Scala di Likert a cinque punti: (1) fortemente in disaccordo con (5) fortemente d'accordo. | Leung et al. (2003) |
| (Riflettente) | -0.48529 | ||||||
| Suggestivo | S1 | L'insegnante utilizza la mia esperienza personale per aiutare gli studenti a risolvere problemi. | 4.0062 | 6 | 0.696 | Scala di Likert a cinque punti: (1) fortemente in disaccordo con (5) fortemente d'accordo. | Leung et al. (2003) |
| (Riflettente) | -0.5192 | ||||||
| Collaborativo | C1 | L'insegnante ascolta le esperienze degli studenti. | 4.0682 | 7 | 0.809 | Scala di Likert a cinque punti: (1) fortemente in disaccordo con (5) fortemente d'accordo. | Leung et al. (2003) |
| (Riflettente) | -0.54471 | ||||||
| Facilitativo | F1 | L'insegnante incoraggia la discussione degli studenti. | 3.8873 | 8 | 0.774 | Scala di Likert a cinque punti: (1) fortemente in disaccordo con (5) fortemente d'accordo. | Leung et al. (2003) |
| (Riflettente) | -0.5877 | ||||||
| Motivazione degli studenti | SM1 | Gli insegnanti pongono aspettative elevate, ma gli studenti possono raggiungerle. | 3.8768 | 5 | 0.63 | Scala di Likert a cinque punti: (1) fortemente in disaccordo con (5) fortemente d'accordo. | Obiosa, (2020). |
| (Riflettente) | -0.53943 | ||||||
| Assorbimento | SEA1 | L'inglese è necessario per la mia carriera (per trovare un buon lavoro, guadagnare incentivi e ottenere promozioni). | 3.7191 | 3 | 0.604 | Scala di Likert a cinque punti: (1) fortemente in disaccordo con (5) fortemente d'accordo. | Snijders et al. (2019). |
| (Riflettente) | -0.70347 | ||||||
| Dedizione (Riflessiva) | SED1 | Ho studiato con pieno di significato e scopo | 4.008 | 3 | 0.606 | Scala di Likert a cinque punti: (1) fortemente in disaccordo con (5) fortemente d'accordo. | Snijders et al. (2019). |
| -0.61492 | |||||||
| Vigor | SEV1 | Durante l'università, mi sentivo pieno di energia. | 3.5378 | 3 | 0.633 | Scala di Likert a cinque punti: (1) fortemente in disaccordo con (5) fortemente d'accordo. | Snijders et al. (2019). |
| (Riflettente) | -0.77485 | ||||||
| Autoefficacia accademica degli studenti (riflessiva) | ASE1 | Credo che riceverò un voto eccellente in questo corso di ESL. | 4.0509 | 5 | 0.736 | Scala di Likert a cinque punti: (1) fortemente in disaccordo con (5) fortemente d'accordo. | Snijders et al. (2019). |
| -0.54334 | |||||||
| Soddisfazione degli studenti (Riflessivo) | SS1 | La lezione dell'insegnante è coerente nell'spiegare le questioni e ha reso la lezione affascinante (attraente). | 3.0048 | 5 | 0.736 | Scala di Likert a cinque punti: (1) fortemente in disaccordo con (5) fortemente d'accordo. | Obiosa, (2020). |
| -0.87879 | |||||||
| Lealtà degli studenti (riflessiva) | SL | Raccomanderò la mia istituzione a amici e parenti. | 4.0347 | 3 | 0.685 | Scala di Likert a cinque punti: (1) fortemente in disaccordo con (5) fortemente d'accordo. | Wong et al. (2016) |
| -0.69651 | |||||||
| Affidabilità complessiva dello strumento | 55 | 0.885 |
Tabella 2: Variabili utilizzate nel presente studio. Questa tabella presenta le variabili di studio, i moduli campionari, il numero di elementi, le statistiche descrittive, i coefficienti di affidabilità, la scala di valutazione e le fonti originali degli strumenti di misura adottati. Clicca qui per scaricare questa tabella.
Le seguenti procedure sono descritte con sufficiente dettaglio per consentire la replicazione dello studio in contesti educativi simili
Progettazione della ricerca
Questo studio utilizza un disegno di indagine trasversale (come mostrato nella Figura 3) per esaminare le relazioni tra stili di insegnamento, motivazione, coinvolgimento accademico e soddisfazione tra gli studenti di EFL nelle istituzioni terziari cinesi. L'obiettivo principale è indagare come diversi stili di insegnamento influenzino la motivazione e l'impegno accademico degli studenti, utilizzando un modello di ricerca completo adattato a studi precedenti. Un questionario strutturato è stato utilizzato per raccogliere dati quantitativi da studenti universitari in matematica nel Dipartimento di Inglese nelle università pubbliche. Il questionario era composto da [5] sezioni con [55] item misurati su una scala di Likert a 5 punti (1 = fortemente in disaccordo a 5 = fortemente d'accordo). Ogni partecipante ha completato il sondaggio in circa [20] minuti sotto supervisione.
Figura 3: Diagramma di flusso per lo studio Design Il diagramma di flusso include lo screening dei partecipanti, la valutazione dell'idoneità, la raccolta dei dati, l'analisi e le fasi di archiviazione dei dati. Illustra il disegno dello studio, dall'autorizzazione etica e al reclutamento dei partecipanti fino alla validazione dei dati, all'analisi statistica utilizzando SPSS-28 e PLS-SEM (PLS 4), fino all'archiviazione sicura dei dati. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Procedura di raccolta dati
I dati sono stati raccolti da quattro importanti università del settore pubblico nella provincia di Jiangsu e a Pechino, in Cina. La raccolta dei dati per questo studio è stata condotta tra marzo 2025 e maggio 2025. Un questionario strutturato, adattato da strumenti ben consolidati e precedentemente validati, è stato somministrato a 400 studenti universitari di EFL. Il questionario era composto da più sezioni progettate per valutare gli stili di insegnamento, la motivazione degli studenti, l'impegno accademico e la soddisfazione. Le scale specifiche includevanoGrasha's 50, Teaching Style Inventory, la Self-Determination Theory Based Motivation Scale di Deci eRyan 51, e una scala di coinvolgimento accademico adattata da Snijders etal 52. Dopo aver selezionato i dati per valori mancanti e outlier, il campione finale includeva n = 375 risposte valide.
I questionari sono stati somministrati di persona dal ricercatore presso quattro importanti università generali del settore pubblico in Cina. I partecipanti venivano radunati in classe, ricevevano istruzioni standardizzate, aveva un tempo fisso per rispondere e i questionari venivano raccolti immediatamente dopo il completamento. I dati sono stati raccolti tramite sondaggi distribuiti a 410 studenti universitari del Dipartimento di Inglese che studiano matematica presso università pubbliche cinesi, utilizzando campionamenti casuali sistematici. Dopo lo screening dei dati, il campione finale è stato composto da 375 risposte valide. È stata eseguita una procedura di selezione dei dati in cui i dati mancanti sono stati affrontati utilizzando il test MCAR di Little (χ2 = 267,579, 108 df, p < 0,001). *0,000, abbiamo scelto l'imputazione multipla come metodo poiché il test MCAR di Little era significativo. Così, escludendo gli outlies, il campione dello studio comprendeva 375 partecipanti (173 uomini e 202 donne). L'investigatore ha rispettato tutte le procedureetiche 53. Agli studenti venivano somministrati moduli di accordo, permettendo loro di partecipare volontariamente senza subire alcun danno; Sono state garantite la riservatezza e l'anonimato durante tutto il processo di ricerca.
Figura 4: Risultati del Calcolatore di Daniel Sooper Questa figura mostra la determinazione della dimensione del campione usando la calcolatrice di Daniel Soper. Questa figura presenta il calcolo a priori della dimensione del campione per la modellazione delle equazioni strutturali, basato su una dimensione dell'effetto prevista di 0,3, una potenza statistica desiderata di 0,9, 11 variabili latenti e 55 variabili osservate. La figura indica una dimensione minima del campione richiesta di 238 in base al parametro specificato. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Determinazione della dimensione del campione usando la calcolatrice di Daniel Soper. Questa figura presenta il calcolo a priori della dimensione del campione per la modellazione delle equazioni strutturali, basato su una dimensione dell'effetto prevista di 0,3, una potenza statistica desiderata di 0,9, 11 variabili latenti e 55 variabili osservate.
Tecnica di campionamento e dimensione finale del campione
La procedura di campionamento prevedeva l'obtenzione di elenchi completi degli studenti da ciascuna istituzione partecipante e la selezione di ogni studente da queste liste, con l'intervallo di campionamento determinato dalla dimensione totale della popolazione e dall'allocazione desiderata del campione. La dimensione del campione è stata calcolata utilizzando il Calcolatore Daniel Sooper, che prevedeva i tassi di risposta (Figura 4). Questo obiettivo è stato informato dalla dimensione minima del campione calcolato secondo cui 365 partecipanti sarebbero stati necessari a rilevare una dimensione d'effetto media con sufficiente potenza statistica in un quadro di modellazione strutturale delle equazioni. Il processo di selezione sistematica è proseguito fino al raggiungimento dell'obiettivo di 400 risposte, garantendo la rappresentanza proporzionale da ciascuna università partecipante.
Dopo la raccolta dei dati, il dataset è stato sottoposto a rigorose procedure di pulizia per correggere i dati mancanti e gli outlier prima di finalizzare il campione per l'analisi. I valori mancanti sono stati gestiti tramite tecniche di imputazione multiple, che preservano la potenza statistica e riducono il bias rispetto ai metodi tradizionali di cancellazione. Successivamente, sono stati identificati e valutati outlier multivariati utilizzando la distanza di Mahalanobis, portando alla rimozione di 25 casi che superavano la soglia critica e minacciavano la validità delle analisi successive. Queste procedure di raffinamento dei dati hanno prodotto un campione finale di 375 risposte valide, che supera di gran lunga la dimensione minima raccomandata del campione di 365. Il campione finale comprendeva 173 studenti maschi e 202 studenti, riflettendo la tipica distribuzione di genere dei dipartimenti di inglese nelle università cinesi.
Tecnica di analisi dei dati
L'analisi dei dati per questo studio è stata condotta in un processo sistematico e a più fasi per garantire la robustezza e la replicabilità dei risultati. La fase iniziale prevedeva la preparazione del dataset per l'analisi tramite SPSS (vedi Tabella dei Materiali per i dettagli). Questo è iniziato con uno screening completo per individuare valori mancanti e valori univariati. Per affrontare i dati mancanti, è stato eseguito per primo un test diagnostico MCAR (Little's Missing Completely at Random).
Analisi primaria
Con un dataset pulito stabilito, l'analisi principale è proseguita utilizzando PLS-SEM. PLS-SEM è stata scelta come tecnica analitica primaria per la sua idoneità nell'esaminare modelli complessi che incorporano molteplici costrutti, variabili medianti e relazioni causali, in linea con il quadro teorico di questo studio.
Modello di misura
L'analisi è stata condotta in due fasi chiave. In SmartPLS 4, il dataset veniva importato, i modelli di misura venivano specificati usando costrutti riflettenti e l'algoritmo PLS veniva eseguito con impostazioni predefinite. L'auto-bootstrapping è stato condotto utilizzando 5.000 sottocampioni, con un livello di significatività a due code di 0,05. La prima fase ha riguardato la valutazione del modello di misura per confermare l'affidabilità e la validità dei costrutti. L'affidabilità della consistenza interna è stata valutata utilizzando due criteri: affidabilità alfa e composita di Cronbach, con valori superiori alla soglia raccomandata di 0,70 considerati accettabili. La validità convergente è stata stabilita esaminando la Varianza Media Estratta (AVE) per ogni costrutto, con un AVE di 0,50 o superiore come criterio.
Modello strutturale e analisi della mediazione
Dopo aver confermato l'adeguatezza del modello di misura, la seconda fase si è concentrata sulla valutazione del modello strutturale e sulla verifica delle ipotesi dello studio. L'analisi primaria ha esaminato l'effetto mediativo proposto della motivazione sulla relazione tra stili di insegnamento e coinvolgimento accademico. Per testare il significato di questi effetti diretti e indiretti, è stata applicata una procedura di bootstrap con un ricampionamento di 5.000. Questa tecnica non parametrica generava errori standard e t-statistiche per valutare la significatività statistica dei coefficienti di cammino.
Bias della varianza comune del metodo (CMV)
Per valutare il potenziale di varianza comune del metodo, sono stati condotti due test post hoc ampiamente raccomandati. Innanzitutto, il test a singolo fattore di Harman ha rivelato che un singolo fattore rappresentava solo il 20,636% della varianza totale, ben al di sotto della soglia del 50%, indicando che non si traduce un bias significativo per il CMV. In secondo luogo, è stato eseguito un test di collinearità completo, che ha prodotto fattori di inflazione della varianza (VIF) variabili da 1,075 a 2,614, tutti al di sotto della soglia conservativa di 3,3. Questi risultati confermano che il bias comune del metodo non minaccia la validità dei risultati di questo studio.
Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.
Risultati
Analisi primaria
Prima del test delle ipotesi, venivano calcolate le statistiche descrittive per esaminare le proprietà distribuzionali dei dati e fornire una panoramica delle caratteristiche dei partecipanti e delle risposte a livello di costrutto. Questa sezione presenta il profilo demografico dei rispondenti, valuta il potenziale bias di varianza comune del metodo e riporta le medie, le deviazioni standard e le correlazioni bivariate tra gl...
Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.
Discussione
Il presente studio ha esaminato l'influenza degli stili di insegnamento sull'impegno, la soddisfazione e la lealtà accademica degli studenti EFL, ed ha esplorato il ruolo mediatore della motivazione. Questo studio propone un modello integrato che collega stili di insegnamento, motivazione, coinvolgimento accademico, soddisfazione e lealtà all'interno dei contesti cinesi EAP. Questi risultati sono in linea con studi recenti che indicano che l'insegnamento centrato sullo studente aumenta i...
Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.
Dichiarazioni
Tutti gli autori dichiarano che non ci sono conflitti di interesse.
Materiali
| Nome | Azienda | Numero di catalogo | Commenti |
|---|---|---|---|
| Scala di Coinvolgimento Accademico | Snijders et al. (2019) | N/A | Usata per misurare assorbimento, dedizione e vigore usando 9 elementi su una scala Likert a cinque punti. |
| Calcolatore delle dimensioni del campione Daniel Soper | Daniel Soper | N/A | Calcolatrice web utilizzata per determinare la dimensione minima del campione per il SEM (dimensione dell'effetto=0,3, potenza=0,9). |
| Grasha' s Inventario degli Stili di Insegnamento | Grasha (2002) | N/A | Adattato per valutare stili di insegnamento assertivi, suggestivi, collaborativi e facilitativi. |
| Modulo di Consenso Informato | Sviluppato dall'autore | N/A | Fornito ai partecipanti per garantire la partecipazione volontaria e la riservatezza. |
| Scala della Motivazione Basata sulla Teoria dell'Autodeterminazione | Deci e Ryan (2012); adattato da Obiosa (2020) | N/A | Scala di cinque item che misura la motivazione degli studenti su una scala Likert a cinque punti. |
| SmartPLS 3 | SmartPLS GmbH | SCR_022040 | Utilizzato per PLS-SEM, inclusa valutazione di misura e modello strutturale con 5.000 ricampionamenti bootstrap. |
| SPSS Versione 26 | IBM | SCR_002865-5 | Utilizzato per lo screening dei dati, l'analisi dei valori mancanti, il rilevamento degli outlier e le statistiche descrittive. |
| Questionario strutturato | Adattato dall'autore | N/A | Un questionario strutturato di 55 item compilato da scale validate. |
| Scala di Autoefficacia Accademica degli Studenti | Snijders et al. (2019) | N/A | Scala di cinque item che misura l'autoefficacia accademica su una scala di Likert a cinque punti. |
| Scala di Fedeltà degli Studenti | Wong et al. (2016) | N/A | Scala di tre item che misura la lealtà degli studenti su una scala Likert di cinque punti. |
| Scala di Soddisfazione degli Studenti | Obiosa (2020) | N/A | Scala di cinque item che misura la soddisfazione degli studenti su una scala Likert a cinque punti. |
Riferimenti
- Li, F. The relationship between EAP learning motivation and learning engagement: a mixed-methods study on Chinese undergraduates. Asia Pac J Educ. , 1-21 (2025).
- Zhang, F., Zhang, Z. Exploring Chinese college students’ engagement in an online EAP course. System. 120, 103214(2024).
- Khoso, A. K., Honggang, W., Darazi, M. A. Trust and attitude towards AI as pathways to creativity: a TAM Model study of EFL students’ digital literacy and AI acceptance. Humanit Soc Sci Commun. 13 (1), 1-19 (2026).
- Coghlan, E. How an increased awareness of the Chinese education system can improve online student engagement when teaching English for Academic Purposes (EAP). Int J Engl Acad Purp Res Pract. 3 (2), 201-218 (2023).
- Li, B., Miao, G. On the role of Chinese English as a foreign language: Teachers’ well-being and loving pedagogy in their academic engagement. Front Psychol. 13, 941226(2022).
- Pan, Z., Wang, Y., Derakhshan, A. Unpacking Chinese EFL students’ academic engagement and psychological well-being: The roles of language teachers’ affective scaffolding. J Psycholinguist Res. 52 (5), 1799-1819 (2023).
- Khoso, A. K., Honggang, W., Tahir, S. R., Nusrat, A., Younas, M. Integrating Sustainable Development Goals (SDGs) and Generative AI to Enhance Language Digital Literacy and Creativity in EFL Learning Environments. J Vis Exp. (228), e69445(2026).
- Chen, L. Problematising the English-only policy in EAP: A mixed-methods investigation of Chinese international students’ perspectives of academic language policy. J Multiling Multicult Dev. 41 (8), 718-735 (2020).
- Liu, Y., Zuo, X. Chinese university students’ engagement in project-based learning of English for academic purposes. US China Foreign Lang. 20, 321-329 (2022).
- Adarkwah, M. A., Zeyuan, Y. Perceptions of the Effect of an EAP Course on English Self-Efficacy and English Proficiency: Voices of International Students in China. Online Submission. 10 (2), 1-17 (2020).
- Hakim, R., Rima, R. Development of the Massive Open Online Course (MOOC) Module for English for Academic Purposes Course. J Engl Lang Stud. 9 (1), 122-139 (2024).
- Zhang, Z., Xu, L. Student engagement with automated feedback on academic writing: A study on Uyghur ethnic minority students in China. J Multiling Multicult Dev. 45 (8), 3466-3479 (2024).
- Du, J., Alm, A. The impact of ChatGPT on English for academic purposes (EAP) students’ language learning experience: A self-determination theory perspective. Educ Sci. 14 (7), 726(2024).
- Wang, S., Pan, Z., Wang, Y. A mixed-methods investigation into complex components of multilingual international students' self-regulated learning in English as a foreign language context: A social cognitive perspective. Learn Motiv. 88, 102055(2024).
- Khoso, A. K., Honggang, W., Younas, M., Salam El-Dakhs, D. A. The Dual Forces of AI: How Generative AI and Perceived AI Dependency Influence Fear of Missing Out (FoMO) and EFL Students' Vocabulary Acquisition. J Vis Exp. (226), e69637(2025).
- Alsowat, H. An EFL flipped classroom teaching model: Effects on English language higher-order thinking skills, student engagement and satisfaction. J Educ Pract. 7 (9), 108-121 (2016).
- Sadoughi, M., Hejazi, S. Y. Teacher support and academic engagement among EFL learners: The role of positive academic emotions. Stud Educ Eval. 70, 101060(2021).
- Astin, H. S. The meaning of work in women’s lives a sociopsychological model of career choice and work behavior. Couns Psychol. 12 (4), 117-126 (1984).
- Ali, M., Kan, K. A. S., Sarstedt, M. Direct and configurational paths of absorptive capacity and organizational innovation to successful organizational performance. J Bus Res. 69 (11), 5317-5323 (2016).
- Bandura, A. Self-efficacy mechanism in human agency. Am Psychol. 37 (2), 122(1982).
- Tinto, V. From theory to action: Exploring the institutional conditions for student retention. Higher Education: Handbook of Theory and Research. 25, 51-89 (2010).
- Kruk, M., Zawodniak, J. On the possible interactions of varied EFL activities and learning styles with EFL students’ motivational changes. Innov Lang Learn Teach. 13 (2), 178-193 (2019).
- Ghaedi, Z., Jam, B. Relationship between Learning Styles and Motivation for Higher Education in EFL Students. Theory Pract Lang Stud. 4 (6), (2014).
- Almira, N. F., Almira, Z. F., Vircavani, C., Agustina, E. A Systematic Review of Teachers’ Teaching Styles and Their Impact on EFL Student Learning Outcomes. J Appl Linguist Engl Educ. 3 (1), 1-15 (2025).
- Asan, S. M., Wahyuni, S., Yulianto, H. J. Teaching styles and learning facilities influencing student motivation in English learning. Lang Circle J Lang Lit. 19 (2s), 167-179 (2025).
- Marina, I., Natalia, M., Tatiana, K., Nataliya, S. The influence of the teaching style of communication on the motivation of students to learn foreign languages. J Lang Educ. 5 (2), 67-77 (2019).
- Sheikh, A., Mahmood, N. Effect of different teaching styles on students’ motivation towards English language learning at secondary level. Sci Int Lahore. 26 (20), 825-830 (2014).
- Sugita McEown, M., Takeuchi, O. Motivational strategies in EFL classrooms: How do teachers impact students' motivation? Innov Lang Learn Teach. 8 (1), 20-38 (2014).
- Wu, Z. Academic motivation, engagement, and achievement among college students. Coll Stud J. 53 (1), 99-113 (2019).
- Dogan, U. Student engagement, academic self-efficacy, and academic motivation as predictors of academic performance. Anthropologist. 20 (3), 553-561 (2015).
- Fuertes, H., Evangelista, I., Marcellones, I. J., Bacatan, J. Student engagement, academic motivation, and academic performance of intermediate level students. Int J Novel Res Educ Learn. 10 (1), 133-149 (2023).
- Saeed, S., Zyngier, D. How motivation influences student engagement: A qualitative case study. J Educ Learn. 1 (2), 252-267 (2012).
- Cobo-Rendón, R., López-Angulo, Y., Sáez-Delgado, F., Mella-Norambuena, J. Engagement, academic motivation, and adjustment of university students. Rev Electron Educare. 26 (3), 256-274 (2022).
- Afzal, M., Junejo, A., Khoso, A. K. Bridging Instructional Excellence and Student Success: Exploring How Faculty Management Influences Academic Performance and Loyalty Through the Lens of Student Self-Efficacy. Int Premier J Lang Lit. 3 (1), 54-75 (2025).
- Zhang, Y., Guan, X., Ahmed, M. Z., Jobe, M. C., Ahmed, O. The association between university students’ achievement goal orientation and academic engagement: Examining the mediating role of perceived school climate and academic self-efficacy. Sustainability. 14 (10), 6304(2022).
- Gutiérrez, M., Tomás, J. M. The role of perceived autonomy support in predicting university students’ academic success mediated by academic self-efficacy and school engagement. Educ Psychol. 39 (6), 729-748 (2019).
- Wang, Y., Tambi, F. B. Correlation between students perceived parental expectations and students’ academic engagement: The intermediary effect of academic self-efficacy. J Pedagog Res. 8 (3), 16-33 (2024).
- Abdi Zarrin, S., Soleimani, M. The role of epistemological beliefs and academic self-efficacy in predicting academic engagement in students. Thinking Child. 12 (1), 159-180 (2021).
- Jaya, F., Nurqamarani, A. S. Understanding student engagement in hybrid learning: An analysis impact digital literacy and academic self-efficacy. J Kependidikan. 9 (3), 833-845 (2023).
- Beri, N., Stanikzai, M. I. Self-efficacy beliefs, student engagement and learning in the classroom: A review paper. Am Int J Res Humanit Arts Soc Sci. 22 (1), 213-222 (2018).
- Chen, W. W., Wong, Y. L. The relationship between goal orientation and academic achievement in Hong Kong: The role of context. Asia Pac Educ Res. 24 (1), 169-176 (2015).
- Johnson, D. M., Shoulders, C. W., Edgar, L. D., Graham, D. L., Rucker, K. J. Relationship between academic engagement, self-reported grades, and student satisfaction. NACTA J. 60 (3), 318-323 (2016).
- Sharif Nia, H., Marôco, J., She, L., Khoshnavay Fomani, F., Rahmatpour, P., et al. Student satisfaction and academic efficacy during online learning with the mediating effect of student engagement: A multi-country study. PLoS One. 18 (10), e0285315(2023).
- Satuti, J. R., Satuti, S., Nuris, D. M. R. Does student satisfaction mediate the correlation between E-learning Service Quality, Academic Engagement and Academic Achievement? J Account Bus Educ. 5 (1), 38-53 (2020).
- Pham, T. T. H., Ho, T. T. Q., Nguyen, B. T. N., Nguyen, H. T., Nguyen, T. H. Academic motivation and academic satisfaction: a moderated mediation model of academic engagement and academic self-efficacy. J Appl Res High Educ. 16 (5), 1999-2012 (2024).
- Lau, K. L., Lee, J. Examining Hong Kong students’ achievement goals and their relations with students’ perceived classroom environment and strategy use. Educ Psychol. 28 (4), 357-372 (2008).
- Ng, M. M., Priyono, İ The effect of service quality on student satisfaction and student loyalty: An empirical study. J Soc Stud Educ Res. 9 (3), 109-131 (2018).
- Annamdevula, S., Bellamkonda, R. S. The effects of service quality on student loyalty: the mediating role of student satisfaction. J Model Manag. 11 (2), 446-462 (2016).
- Bakrie, M., Sujanto, B., Rugaiyah, R. The Influence of Service Quality, Institutional Reputation, Students Satisfaction on Students Loyalty in Higher Education Institution. Int J Educ Vocat Stud. 1 (5), 379-391 (2019).
- Grasha, A. F. The dynamics of one-on-one teaching. Coll Teach. 50 (4), 139-146 (2002).
- Deci, E. L., Ryan, R. M. Self-determination theory. Handbook of theories of social psychology. 1 (20), 416-436 (2012).
- Snijders, I., Wijnia, L., Rikers, R. M., Loyens, S. M. Alumni loyalty drivers in higher education. Soc Psychol Educ. 22 (3), 607-627 (2019).
- Hair, J., Alamer, A. Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) in second language and education research: Guidelines using an applied example. Res Methods Appl Linguist. 1 (3), 100027(2022).
- Bryman, A. Social research methods. , Oxford Univ Press. (2016).
- Khoso, A. K., Darazi, M. A., Mahesar, K. A., Memon, M. A., Nawaz, F. The impact of ESL teachers' emotional intelligence on ESL Students academic engagement, reading and writing proficiency: mediating role of ESL student’s motivation. Int J Early Child Spec Educ. 14, 3267-3280 (2022).
- Afzal, M., Junejo, A., Khoso, A. K. Bridging Instructional Excellence and Student Success: Exploring How Faculty Management Influences Academic Performance and Loyalty Through the Lens of Student Self-Efficacy. International Premier Journal of Languages & Literature. 3 (1), 54-75 (2025).
- Chan, S., Maneewan, S., Koul, R. Teacher educators’ teaching styles: relation with learning motivation and academic engagement in pre-service teachers. Teaching in Higher Education. 28 (8), 2044-2065 (2025).
- Xiong, X. Influence of teaching styles of higher education teachers on students ‘engagement in learning: The mediating role of learning motivation. Education for Chemical Engineers. 51, 87-102 (2025).
- Susan, M., Winarto, J., Aribowo, A., Raihin, Y. O., Kambono, H., et al. The Impact of Student Satisfaction on Student Loyalty: The Role of Student Trust. J High Educ Theory Pract. 23 (6), (2023).
- Khoso, A. K., Honggang, W., Darazi, M. A. Empowering creativity and engagement: The impact of generative artificial intelligence usage on Chines EFL students' language learning experience. Comput Hum Behav Rep. 18, 100627(2025).
- Yu, G. B., Kim, J. H. Testing the mediating effect of the quality of college life in the student satisfaction and student loyalty relationship. Appl Res Qual Life. 3 (1), 1-21 (2008).
- Alhempi, R. R., Anuar, S., Elfina, R., Shaddiq, S. Enhancing employee loyalty through work environment and social support with the mediating role of engagement. Jurnal Ilmiah Manajemen Kesatuan. 13 (3), 1647-1658 (2025).
Accesso limitato. Accedi o avvia una prova gratuita per visualizzare questo contenuto.