Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.

Artykuł badawczy

Wpływ podejść pedagogicznych na zaangażowanie akademickie i satysfakcję w kontekście chińskiego ucznia matematyki

92 wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/69947

⸱

15 maja 2026

 ,  ,  , 
1University of Perpetual Help System Dalta, 2School of Public Administration, Nanjing Audit University, 3School of Public Finance and Taxation, Lanzhou University of Finance and Economics, 4China National Institute of Standardization

W tym artykule

Podsumowanie

Tutaj przedstawiamy, jak podejścia pedagogiczne wpływają na zaangażowanie akademickie i lojalność chińskich uczniów matematyki, z motywacją jako mediatorem. Integrując wiele ram teoretycznych, dane ankietowe przeprowadzono z 410 studentów matematyki za pomocą PLS-SEM. Wyniki pokazują, że style nauczania znacząco wpływają na motywację, co ma znaczenie dla projektowania nauczania matematycznego i rozwoju nauczycieli.

Streszczenie

Badanie to analizuje wpływ podejść pedagogicznych na zaangażowanie akademickie, satysfakcję i lojalność uczniów matematyki w środowiskach uczących się matematyki chińskiej, koncentrując się na roli pośredniczącej motywacji na poziomie wyższym. W przeciwieństwie do wcześniejszych badań, które głównie analizowały bezpośrednie związki przyczynowe między zmiennymi, to badanie integruje wiele ram teoretycznych, w tym Inwentarz Stylu Nauczania, Teorię Samostanowienia, Teorię Zaangażowania Studenta, Teorię Poznawczą Społeczności oraz Teorię Satysfakcji Klienta, aby stworzyć kompleksowy model badawczy. Dane zostały zebrane w ramach ankiet rozesłanych do 410 studentów wydziału matematyki na uniwersytetach publicznych w Chinach, przy użyciu systematycznego losowego próbkowania, a ostateczna próbka wynosiła n = 375. Analizę przeprowadzono za pomocą modelowania równań strukturalnych (PLS-SEM) metodą Partial Least Squares (PLS-SEM) w SmartPLS. Wyniki wskazują, że różne style nauczania (asertywny, sugestywny, współpracujący i facilitatywny) znacząco wpływają na motywację uczniów do nauki języków na poziomie szkolnictwa wyższego. Wyniki tego badania mają istotne znaczenie dla pedagogiki matematycznej w chińskim szkolnictwie wyższym. Zrozumienie, jak konkretne style nauczania wpływają na motywację uczniów i jej zaangażowanie, może wspierać projektowanie nauczania i inicjatywy rozwoju zawodowego nauczycieli.

Wprowadzenie

Globalna popularność angielskiego jako lingua franca sprawiła, że nauczanie języka angielskiego dla celów akademickich (EAP) stało się kluczowym elementem szkolnictwa wyższego w kontekstach nie-ojczystych języków angielskich1. W Chinach Ministerstwo Edukacji konsekwentnie podkreśla rozwój nauczania angielskiego na uczelniach, aby kształcić międzynarodowo konkurencyjnych absolwentów zdolnych do angażowania się w globalny dyskurs akademicki. W chińskich klasach EAP, gdzie matematyka jest nauczana jako przedmiot, podejścia pedagogiczne nauczycieli odgrywają fundamentalną rolę w kształtowaniu nie tylko wyników językowych, ale także psychologicznego zaangażowania uczniów w proces uczenia się oraz ich ogólnej satysfakcji z doświadczeń edukacyjnych3. Związek między stylem nauczania a wynikami uczniów zyskał znaczną uwagę naukową w ostatnich dekadach4. Badania wykazały, że style nauczania wpływają na wiele wymiarów doświadczenia ucznia, w tym na zaangażowanie poznawcze, zaangażowanie emocjonalne oraz udział behawioralny 5,6. Jednak pomimo tych ustaleń, nadal brakuje jasności co do tego, jak konkretne podejścia pedagogiczne wpływają na wyniki wielu uczniów jednocześnie w kontekście EAP, szczególnie w chińskim szkolnictwie wyższym.

Motywacja, jak została sformułowana w Teorii Samostanowienia, stanowi potencjalnie kluczowy mechanizm pośredniczący łączący style nauczania z zaangażowaniem i satysfakcją uczniów 7,8. W chińskim kontekście edukacyjnym, gdzie tradycyjne podejścia skoncentrowane na nauczycielu historycznie dominowały, zrozumienie, jak różne style nauczania wpływają na motywację uczniów, jest szczególnie istotne9. Zaangażowanie akademickie, obejmujące aktywne zaangażowanie uczniów, zaangażowanie wysiłku oraz psychologiczne powiązania z aktywnościami edukacyjnymi, zostało zidentyfikowane jako silny wskaźnik sukcesu edukacyjnego10. Zaangażowani uczniowie wykazują większą wytrwałość, stosują głębsze strategie uczenia się i osiągają lepsze wyniki akademickie w porównaniu do swoich niezaangażowanych rówieśników11. Pomimo szeroko zakrojonych badań nad bezpośrednimi związkami między stylami nauczania a wynikami uczniów w edukacji matematycznej, współczesna literatura nie posiada zintegrowanego modelu, który analizowałby rolę pośredniczącą motywacji w łączeniu konkretnych podejść pedagogicznych w obecnych kontekstach13. Konkretnie, istnieje ograniczona liczba badań integrujących style nauczania, motywację, zaangażowanie, satysfakcję i lojalność w jednym kompleksowym modelu w środowiskach EAP.

Ponadto koncepcja lojalności studentów, definiowana jako intencja utrzymania relacji ze swoją instytucją edukacyjną i rekomendowania jej innym, stała się ważnym aspektem badań nad szkolnictwem wyższym14. Czerpiąc z teorii satysfakcji klienta, od zadowolonych studentów oczekuje się większej lojalności wobec swoich dostawców edukacji. Niniejsze badanie odnosi się do istotnej luki w istniejącej literaturze, gdzie wcześniejsze badania w dużej mierze analizowały style nauczania, motywację, zaangażowanie akademickie i satysfakcję w izolacji lub w rozdrobnionych ramach teoretycznych, z ograniczonym uwzględnieniem ich mechanizmów integracyjnych w kontekście języka angielskiego dla celów akademickich (EAP) w Chinach. Pomimo rosnącego nacisku na pedagogikę skoncentrowaną na uczniu w EAP, istnieje ograniczona jasność empiryczna co do tego, jak style nauczania wpływają na zaangażowanie i satysfakcję uczniów, szczególnie poprzez czynniki pośredniczenie, takie jak motywacja w chińskich kontekstach wyższych uczelni. Pomimo rosnącego nacisku na pedagogikę skoncentrowaną na uczniu w EAP, istnieje ograniczona jasność empiryczna co do tego, jak style nauczania wpływają na zaangażowanie i satysfakcję uczniów, szczególnie poprzez czynniki pośredniczenie, takie jak motywacja w chińskich kontekstach wyższych uczelni. Dlatego celem tego badania jest zbadanie zależności między stylami nauczania, motywacją, zaangażowaniem akademickim, satysfakcją i lojalnością uczniów wśród chińskich uczniów EAP. Badanie to rozwija badania, jednocześnie analizując rolę pośredniczącą motywacji w relacjach między czterema odrębnymi stylami nauczania: asertywnym, sugestywnym, współpracującym oraz wspierającym i akademickim zaangażowaniem, jednocześnie badając kolejną ścieżkę od zaangażowania do satysfakcji i lojalności. To badanie jest nowatorskie w integracji wielu konstrukcji pedagogicznych i psychologicznych w ramach jednolitego modelu strukturalnego w kontekście chińskiego EAP. Oferując holistyczny model uwzględniający zarówno pedagogiczne poprzedniki, jak i ścieżki wyników, badania te dostarczają tych relacji w chińskiej edukacji matematycznej wyższej klasy, oferując świeże spojrzenie na to, jak asertywne, sugestywne, współpracujące i facilitacyjne style nauczania wpływają na zaangażowanie, satysfakcję i lojalność uczniów poprzez ścieżki motywacyjne, rozszerzając tym samym integrację teoretyczną i dowody empiryczne w tej dziedzinie.

figure-introduction-1
Rysunek 1: Graficzne przedstawienie przeglądu literatury Mapy współwystępowania i wzajemnych powiązań głównych pojęć zidentyfikowanych w recenzowanych badaniach. Wizualizacja sieci została wygenerowana za pomocą oprogramowania do analizy bibliometrycznej. Czerwone węzły oznaczają terminy związane z populacjami uczniów, natomiast niebieskie oznaczają ogólne ludzkie podmioty i czynniki kontekstowe. Prosimy kliknąć tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Doświadczenia edukacyjne uczniów EFL są silnie kształtowane przez style nauczania nauczycieli. Opierając się na modelach stylu nauczania, badanie to analizuje, jak strategie nauczycieli wpływają na uczniów. Jak pokazano w Tabeli 1, różne style nauczania mogą wpływać na motywację i zaangażowanie uczniów na różne sposoby. W szkolnictwie wyższym motywacja i zaangażowanie akademickie są często wzmacniane przez wspierających nauczycieli, szanujące relacje w klasie15 oraz pozytywną interakcję z rówieśnikami16. Style nauczania, które sprzyjają nauce, budują pewność siebie i wspierają rozwój językowy, są zatem niezbędne dla skutecznej nauki języka17,18. Ponadto praktyki pedagogiczne, integracja technologii, planowanie lekcji oraz integralność dydaktyczna mogą dodatkowo wpływać na motywację uczniów w klasie języka angielskiego19. HA1: Style nauczania nauczycieli EFL znacząco wpływają na różne aspekty motywacji chińskich uczniów EFL na poziomie wyższym.

AutorzyNazwa konstruktuDefinicja konstruktu
Audas & Willms (2002)ZaangażowanieStopień, w jakim uczeń angażuje się w zajęcia akademickie i pozalekcyjne, co jest zgodne z celami edukacyjnymi i ich ceni.
Skinner, Kindermann i Furrer (2009)ZaangażowanieJak głęboko studenci łączą się ze swoimi działaniami edukacyjnymi, obejmując wartości, ludzi, cele i środowiska.
Skinner, Wellborn i Connell (1990)ZaangażowaniePoziom wysiłku, zaangażowania i doświadczeń emocjonalnych ucznia podczas działań edukacyjnych.
Willms (2003)Zaangażowanie uczniów w szkoleStopień, w jakim uczeń uznaje wyniki szkolne za konieczne i angażuje się w zajęcia w klasie i zajęcia pozalekcyjne.
Newmann, Wehlage i Lamborn (1992)Zaangażowanie studentów w pracę akademickąIntensywność psychologicznego zaangażowania ucznia w zdobywanie umiejętności i wiedzy oferowanej przez szkołę.
Wehlage, Rutter, Smith, Lesko i Fernandez (1989)Zaangażowanie edukacyjneZaangażowanie umysłowe jest konieczne, aby zdobyć i zrozumieć umiejętności i wiedzę nauczaną w szkołach.
Kuh (2003)Zaangażowanie uczniówWysiłek i czas poświęcony studentowi na działania korzystne dla nauki są wspierane przez praktyki i polityki instytucjonalne.
Schaufeli, Salanova, Gonzalez-Roma i Bakker (2002)Zaangażowanie w badaniaTo satysfakcjonujący i pozytywny stan umysłu związany z nauką, naznaczony zaangażowaniem, energią i pełnym zaangażowaniem.
Christenson, Reschly, Appleton, Berman-Young, Spanjers & Varro (2008)Zaangażowanie uczniówPoziom zaangażowania ucznia w naukę i aktywnego uczestnictwa w życiu szkolnym ma na celu osiągnięcie celów edukacyjnych.

Tabela 1: Definicje zaangażowania akademickiego według różnych autorów. Ta tabela podsumowuje, jak zaangażowanie akademickie było konceptualizowane przez różnych badaczy w literaturze. Definicje podkreślają zaangażowanie, zaangażowanie psychologiczne uczniów, wysiłek, uczestnictwo oraz emocjonalne zaangażowanie uczniów w zajęcia edukacyjne. Prosimy o kliknięcie tutaj, aby pobrać tę Tabelę.

Ta liczba podsumowuje kluczowe definicje i perspektywy zaangażowania akademickiego przedstawione przez różnych badaczy. Podkreśla wielowymiarowy charakter zaangażowania akademickiego w aspektach behawioralnych, emocjonalnych i poznawczych.

Szeroko zakrojone badania analizowały czynniki motywujące naukę języka; W związku z tym motywacja jest istotną konstrukcją, która wpływa na wszystkie etapy nauki języków na poziomie wyższym24,25. Uczniowie muszą pozostać aktywnie zaangażowani w zajęcia, aby czuć się zmotywowani; Dlatego istnieje motywacja do wspierania bardziej efektywnego uczestnictwa w klasie26. Ponadto nauczyciele posiadają niezwykłą moc, łącząc się z uczniami i kierując swoim stylem nauczania na rzecz lepszego uczenia się i opanowania tematu27. Dlatego gdy nauczyciele nie angażują uczniów w naukę, nie motywują ich28. Proces ten okazuje się bezowocny. Motywacja do leczenia procesu SLL jest kluczowa, a zaangażowanie uczniów EFL w szkolnictwo wyższe jest kluczowe. HA2: Motywacja chińskich uczniów matematyki EFL wpływa na ich zaangażowanie akademickie na poziomie wyższym.

Uczniowie, którzy wykazują silne zaangażowanie i wysoką samoefektywność w klasie, zwykle dobrze zarządzają swoim czasem, osiągają dobre wyniki akademickie, kończą naukę i aktywnie uczestniczą w różnorodnych aktywnościach31. To zaangażowanie nie tylko wzbogaca ich doświadczenie akademickie, ale także pozwala cieszyć się procesem nauki i czerpać satysfakcję z wykonywania zadań32. Według teorii sukcesu, wysoka poczucie własnej skuteczności i aktywny udział w klasie sprawiają, że uczniowie postrzegają swoje cele akademickie jako osiągalne33. W rezultacie ich nastawienie do opanowania angielskiego staje się coraz bardziej pozytywne, a poziom zaangażowania rośnie34. Pewność siebie uczniów, ich zaangażowanie i satysfakcja są ze sobą powiązane, a to powiązanie zwiększa szanse na sukces akademicki i bardziej pozytywne doświadczenia akademickie35. Jednak niższa poczucie własnej skuteczności akademickiej może zmniejszyć zaangażowanie, prowadząc do porażki36,37. W związku z tym wcześniejsze badania empiryczne konsekwentnie wykazały silny wpływ poczucia własnej efektywności uczniów na zaangażowanie akademickie38. HA3: Samopoczucie akademickie chińskich uczniów matematyki EFL znacząco wpływa na ich zaangażowanie w nauce.

Sukces i skuteczność zarówno studentów, jak i uczelni są ściśle powiązane z satysfakcją studentów i osiągnięciami akademickimi, ponieważ instytucje te dążą do motywowania i zaspokajania ich potrzeb39. Jednak priorytetowe traktowanie wyższego poziomu zaangażowania uczniów jest kluczowe dla osiągnięcia zarówno sukcesu akademickiego, jak i satysfakcji40. Motywacja i satysfakcja uczniów są kluczowymi elementami sukcesu akademickiego, podkreślając potrzebę aktywnego angażowania uczniów w zajęcia w klasie, aby zaspokoić ich potrzeby akademickie i osobiste41,42. Zbadano rolę infrastruktury instytucjonalnej, koncentrując się na takich czynnikach jak obiekty sportowe, zakwaterowanie i systemy transportowe, w wpływaniu na satysfakcję studentów43,44. Sport i transport mają istotny pozytywny związek z satysfakcją studentów, podczas gdy zakwaterowanie ma minimalny i nieistotny wpływ na wyniki i satysfakcję akademicką45,46. HA4: Zaangażowanie akademickie chińskich uczniów matematyki EFL znacząco wpływa na ich satysfakcję na poziomie wyższym.

Satysfakcja studentów jest kształtowana przez szereg czynników osobistych i instytucjonalnych, co czyni ją wielowymiarową konstrukcją47. Jakość wykładowców, dobrze uporządkowane plany lekcji, terminowa informacja zwrotna, dostępność zasobów oraz efektywne wykorzystanie technologii znacząco wpływają na satysfakcję studentów i poczucie więzi z instytucją48. Ponadto umiejętności dydaktyczne, elastyczne zachowanie, prestiż oraz status uczelni/college'u to również kluczowe czynniki, które mogą ukształtować szczęśliwego i lojalnego studenta na poziomie szkolnictwawyższego 49. Celem tego badania jest ocena, jak różne style nauczania wpływają na motywację uczniów i zaangażowanie akademickie wśród chińskich uczniów EAP, wykorzystując ramy modelowania równań strukturalnych. HA5: Satysfakcja chińskich uczniów matematyki EFL znacząco wpływa na ich lojalność na poziomie wyższym. HA6: Motywacja chińskich uczniów matematycznych EFL pośredniczy w zależności między stylem nauczania nauczycieli EFL a zaangażowaniem uczniów w naukę.

figure-introduction-2
Rysunek 2: Model badawczy niniejszego badania Proponowany model badawczy ilustrujący zależności między zmiennymi badania. Hipotezy między stylami nauczania nauczycieli EFL (Asertywny, Sugestywny, Współpracujący, Wspierający) a samopoczuciem akademickim uczniów EFL jako poprzednikami. Prosimy kliknąć tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Nowością tego badania jest zintegrowane badanie tego, jak cztery odrębne style nauczania — asertywny, sugestywny, współpracujący i wspierający — kształtują motywację, zaangażowanie akademickie, satysfakcję i lojalność uczniów chińskiego tercjalnego języka obcego (EFL) w ramach jednego modelu strukturalnego. W przeciwieństwie do wcześniejszych badań, które zwykle koncentrowały się na pojedynczych lub bezpośrednich relacjach, te badania podkreślają rolę pośredniczącą motywacji oraz kolejną ścieżkę od zaangażowania do satysfakcji i lojalności, oferując tym samym bardziej kompleksowe wyjaśnienie, jak podejścia pedagogiczne wpływają na wyniki studentów w szkolnictwie wyższym. W ten sposób badanie wnosi unikalny wkład teoretyczny i praktyczny, łącząc wiele ram i dostarczając kontekstowych dowodów dla chińskich klas uniwersyteckich.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

Oświadczenie etyczne:

Badanie to przestrzegało surowych wytycznych etycznych przez cały proces badawczy. Formalną zgodę udzieliła odpowiednia instytucjonalna komisja przeglądowa Chińskiego Narodowego Instytutu Normalizacji, z numerem zatwierdzenia (202507). Badanie to nie obejmowało żadnych eksperymentów na ludziach ani na próbkach tkanek, ponieważ obejmowało jedynie anonimowe ankiety z uczestnikami, którzy wyrazili świadomą zgodę. Nie zbierano żadnych danych osobowych ani wrażliwych, a wszystkie odpowiedzi traktowano poufnie wyłącznie w celach badawczych. Udział był dobrowolny, a respondenci byli informowani o celach badania przed przekazaniem swoich uwag.

Protokół rozpoczął się od identyfikacji grupy docelowej, która obejmowała studentów studiów licencjackich na Wydziale Anglistyki na czterech publicznych uniwersytetach w prowincji Jiangsu w Chinach. Po uzyskaniu pozwoleń instytucji zastosowano systematyczne losowe próbowanie do wyboru uczestników z pełnych list studentów, gdzie interwał próbkowania (*k*) był określany przez podzielenie całkowitej liczby studentów każdej instytucji przez docelową wielkość próby z danej instytucji (*k* = 5, co oznacza, że każdy piąty student z listy został wybrany), zapewniając proporcjonalną reprezentację na wszystkich uczelniach uczestniczących. Dane zbierano poprzez przeprowadzanie kwestionariuszy stacjonarnych podczas regularnych sesji zajęć, zapewniając standaryzowane warunki we wszystkich uczestniczących placówkach. Przed dystrybucją uczestnicy otrzymali szczegółowe arkusze informacyjne wyjaśniające cele badania, dobrowolny charakter udziału oraz zapewnienia o poufności. Zmienne i odpowiadające im konstrukcje są podsumowane w Tabeli 2.

KonstruktyKody przedmiotówJeden przykładowy elementŚrednia (SD) zmiennejNie. PrzedmiotówαSkala ocenŹródło
(Rodzaj konstrukcji)
AsertywnyA1Nauczyciel wskazuje właściwy kierunek rozwiązywania zadań.3.989370.628Pięciopunktowa skala Likerta: (1) zdecydowanie się nie zgadzam do (5) zdecydowanie się zgadzam.Leung i in. (2003)
(Refleksyjne)-0.48529
SugestywneS1Nauczyciel wykorzystuje moje własne doświadczenie, aby pomóc uczniom w rozwiązywaniu problemów.4.006260.696Pięciopunktowa skala Likerta: (1) zdecydowanie się nie zgadzam do (5) zdecydowanie się zgadzam.Leung i in. (2003)
(Refleksyjne)-0.5192
WspółpracaC1Nauczyciel słucha własnych doświadczeń uczniów.4.068270.809Pięciopunktowa skala Likerta: (1) zdecydowanie się nie zgadzam do (5) zdecydowanie się zgadzam.Leung i in. (2003)
(Refleksyjne)-0.54471
UłatwianieF1Nauczyciel zachęca uczniów do dyskusji.3.887380.774Pięciopunktowa skala Likerta: (1) zdecydowanie się nie zgadzam do (5) zdecydowanie się zgadzam.Leung i in. (2003)
(Refleksyjne)-0.5877
Motywacja uczniówSM1Nauczyciele stawiają wysokie oczekiwania, ale uczniowie mogą je osiągnąć.3.876850.63Pięciopunktowa skala Likerta: (1) zdecydowanie się nie zgadzam do (5) zdecydowanie się zgadzam.Obiosa (2020).
(Refleksyjne)-0.53943
WchłanianieSEA1Angielski jest niezbędny dla mojej kariery (żeby zdobyć dobrą pracę, zdobyć zachęty i awansować).3.719130.604Pięciopunktowa skala Likerta: (1) zdecydowanie się nie zgadzam do (5) zdecydowanie się zgadzam.Snijders i in. (2019).
(Refleksyjne)-0.70347
Dedykacja (refleksyjna)SED1Studiowałem z pełnym sensu i celu.4.00830.606Pięciopunktowa skala Likerta: (1) zdecydowanie się nie zgadzam do (5) zdecydowanie się zgadzam.Snijders i in. (2019).
-0.61492
WigorSEV1Podczas studiów czułam się pełna energii.3.537830.633Pięciopunktowa skala Likerta: (1) zdecydowanie się nie zgadzam do (5) zdecydowanie się zgadzam.Snijders i in. (2019).
(Refleksyjne)-0.77485
Akademicka samoefektywność uczniów (refleksyjna)ASE1Wierzę, że otrzymam doskonałą ocenę z tego kursu ESL.4.050950.736Pięciopunktowa skala Likerta: (1) zdecydowanie się nie zgadzam do (5) zdecydowanie się zgadzam.Snijders i in. (2019).
-0.54334
Satysfakcja studentów (refleksyjna)SS1Wykład nauczyciela jest spójny w wyjaśnianiu problemów i sprawia, że wykład jest fascynujący (atrakcyjny).3.004850.736Pięciopunktowa skala Likerta: (1) zdecydowanie się nie zgadzam do (5) zdecydowanie się zgadzam.Obiosa (2020).
-0.87879
Lojalność uczniów (refleksyjna)SLPolecę moją instytucję moim przyjaciołom i krewnym.4.034730.685Pięciopunktowa skala Likerta: (1) zdecydowanie się nie zgadzam do (5) zdecydowanie się zgadzam.Wong i in. (2016)
-0.69651
Ogólna niezawodność instrumentów550.885

Tabela 2: Zmienne użyte w niniejszym badaniu. Ta tabela przedstawia zmienne badawcze, elementy próbne, liczbę elementów, statystyki opisowe, współczynniki wiarygodności, skalę ocen oraz oryginalne źródła przyjętych instrumentów pomiarowych. Prosimy o kliknięcie tutaj, aby pobrać tę tabelę.

Poniższe procedury opisano wystarczająco szczegółowo, aby umożliwić powtórzenie badania w podobnych środowiskach edukacyjnych

Projekt badań

Badanie to wykorzystuje przekrojowe badanie (jak pokazano na Rysunku 3), aby zbadać zależności między stylami nauczania, motywacją, zaangażowaniem akademickim i satysfakcją uczniów EFL w chińskich instytucjach wyższych. Głównym celem jest zbadanie, jak różne style nauczania wpływają na motywację uczniów i zaangażowanie akademickie, wykorzystując kompleksowy model badawczy dostosowany do wcześniejszych badań. Ustrukturyzowany kwestionariusz został wykorzystany do zbierania ilościowych danych od studentów studiów licencjackich z przedmiotów matematycznych na Wydziale Anglistyki na różnych uczelniach publicznych. Kwestionariusz składał się z [5] sekcji z [55] punktami mierzonymi na 5-punktowej skali Likerta (1 = stanowczo się nie zgadzam do 5 = zdecydowanie się zgadzam). Każdy uczestnik wypełnił ankietę w około [20] minut, pod nadzorem.

figure-protocol-1
Rysunek 3: Schemat przepływowy do projektowania badania Diagram blokowy obejmuje proces selekcji uczestników, ocenę kwalifikacji, zbieranie danych, analizę oraz ich przechowywanie. Ilustruje ono projekt badania, od etycznego zatwierdzenia i rekrutacji uczestników, przez walidację danych, analizę statystyczną z wykorzystaniem SPSS-28 i PLS-SEM (PLS 4), aż po bezpieczne przechowywanie danych. Prosimy kliknąć tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Procedura zbierania danych

Dane zebrano z czterech głównych uniwersytetów sektora publicznego w prowincji Jiangsu oraz Pekinie w Chinach. Zbieranie danych do tego badania odbywało się w okresie od marca 2025 do maja 2025 roku. Ustrukturyzowany kwestionariusz, dostosowany z dobrze sprawdzonych, wcześniej zweryfikowanych instrumentów, został przeprowadzony 400 studentom studiów licencjackich jako język obcego. Kwestionariusz składał się z wielu sekcji mających na celu ocenę stylów nauczania, motywacji uczniów, zaangażowania akademickiego oraz satysfakcji. Konkretne skale obejmowałyGrasha's 50, Inwentarz Stylu Nauczania, Skalę Motywacji opartą na teorii samostanowienia autorstwa Deci i Ryana51 oraz skalę zaangażowania akademickiego zaadaptowaną z Snijders i in.52. Po przesianiu danych pod kątem brakujących wartości i wartości odstających, ostateczna próba zawierała n = 375 poprawnych odpowiedzi.

Ankiety zostały przeprowadzone osobiście przez badacza na czterech głównych publicznych uniwersytetach ogólnych w Chinach. Uczestnicy byli gromadzeni w klasach, otrzymywali ustandaryzowane instrukcje, mieli określony czas na odpowiedź, a kwestionariusze były zbierane natychmiast po ich wypełnieniu. Dane zostały zebrane w ramach ankiet rozesłanych do 410 studentów studiów licencjackich z Wydziału Anglistyki, którzy studiowali matematykę na publicznych uniwersytetach w Chinach, korzystając z systematycznego losowego próbkowania. Po przesiewaniu danych ostateczna próba składała się z 375 poprawnych odpowiedzi. Przeprowadzono procedurę przesiewania danych, podczas której brakujące dane zostały adresowane za pomocą testu MCAR Little'a (χ2 = 267,579, 108 df, s. < 0,001). *0,000, wybraliśmy metodę wielokrotnej imputacji, ponieważ test MCAR Little'a był istotny. Tak więc, po wykluczeniu osób odstających od wyjątków, próba badawcza obejmowała 375 uczestników (173 mężczyzn i 202 kobiety). Śledczy przestrzegał wszystkich procedur etycznych53. Uczniom przekazywano formularze umowy, pozwalając im na dobrowolny udział bez szkody; Poufność i anonimowość były zapewnione przez cały proces badawczy.

figure-protocol-2
Rysunek 4: Wyniki kalkulatora Daniela Soopera Ten rysunek pokazuje określenie wielkości próby za pomocą kalkulatora Daniela Sopera. Ten wykres przedstawia obliczenia a priori wielkości próby dla modelowania równań strukturalnych, oparte na przewidywanym rozmiarze efektu 0,3, pożądanej potędze statystycznej 0,9, 11 zmiennych utajonych oraz 55 obserwowanych zmiennych. Liczba wskazuje minimalną wymaganą wielkość próbki 238 osób na podstawie podanego parametru. Prosimy kliknąć tutaj, aby zobaczyć większą wersję tej liczby.

Określenie wielkości próby za pomocą kalkulatora Daniela Sopera. Ten wykres przedstawia obliczenia a priori wielkości próby dla modelowania równań strukturalnych, oparte na przewidywanym rozmiarze efektu 0,3, pożądanej potędze statystycznej 0,9, 11 zmiennych utajonych oraz 55 obserwowanych zmiennych.

Technika próbkowania i ostateczna wielkość próbki

Procedura próbkowania polegała na uzyskaniu kompletnych list studentów z każdej uczestniczącej instytucji i wyborze każdego studenta z tych list, przy czym interwał próby był określany na podstawie całkowitej wielkości populacji i pożądanego przydziału prób. Wielkość próby została obliczona za pomocą kalkulatora Daniela Sopera, który przewidywał wskaźniki odpowiedzi (Rysunek 4). Cel ten został ukształtowany przez minimalną wielkość próby obliczoną, że do wykrycia średniego efektu o odpowiedniej mocy statystycznej w ramach modelowania równań strukturalnych potrzebne byłoby 365 uczestników. Systematyczny proces selekcji trwał aż do osiągnięcia celu 400 odpowiedzi, zapewniając proporcjonalną reprezentację każdego uczestniczącego uniwersytetu.

Po zebraniu danych zbiór danych przeszedł rygorystyczne procedury czyszczenia, aby usunąć brakujące dane i wartości odstające przed ostatecznym przeanalizowaniem próbki. Brakujące wartości były obsługiwane za pomocą wielu technik imputacji, które zachowują moc statystyczną i zmniejszają błędy w porównaniu z tradycyjnymi metodami usuwania. Następnie zidentyfikowano i oceniono wielowymiarowe wartości odstające z wykorzystaniem odległości Mahalanobiego, co doprowadziło do usunięcia 25 przypadków przekraczających próg krytyczny i zagrażających wiarygodności kolejnych analiz. Te procedury doprecyzowania danych dały ostateczną próbę 375 poprawnych odpowiedzi, co znacznie przekracza minimalną zalecaną wielkość próby wynoszącą 365. Ostateczna próba obejmowała 173 studentów płci i 202 studentki, co odzwierciedla typowy rozkład płci na wydziałach anglistyki na chińskich uniwersytetach.

Technika analizy danych

Analiza danych do tego badania została przeprowadzona w systematycznym, wieloetapowym procesie, aby zapewnić odporność i powtarzalność wyników. Początkowa faza polegała na przygotowaniu zbioru danych do analizy przy użyciu SPSS (szczegóły w Tabeli materiałów ). Rozpoczęło się to od kompleksowego przesiewania brakujących wartości i jednowariantowych wartości odstających. Aby uzupełnić brakujące dane, najpierw przeprowadzono diagnostyczny test Little's Missing Completely at Random (MCAR).

Analiza podstawowa

Po ustaleniu czystego zbioru danych główna analiza przebiegała za pomocą PLS-SEM. PLS-SEM został wybrany jako główna technika analityczna ze względu na swoją przydatność do badania złożonych modeli obejmujących wiele konstruktów, zmiennych pośredniczących oraz relacji przyczynowych, co jest zgodne z teoretycznymi ramami tego badania.

Model pomiaru

Analiza została przeprowadzona w dwóch kluczowych etapach. W SmartPLS 4 zbiór danych był importowany, modele pomiarowe określano za pomocą konstrukcji refleksyjnych, a algorytm PLS uruchamiano z domyślnymi ustawieniami. Bootstrapping przeprowadzono na 5 000 podpróbek, o dwustronnym poziomie istotności 0,05. Pierwszy etap polegał na ocenie modelu pomiarowego w celu potwierdzenia wiarygodności i wiarygodności konstrukcji. Wewnętrzna niezawodność spójności oceniano na podstawie dwóch kryteriów: alfa Cronbacha i niezawodność złożona, przy czym wartości przekraczające zalecany próg 0,70 uznano za akceptowalne. Ważność zbieżności została ustalona poprzez analizę średniej wariancji wyodrębnionej (AVE) dla każdego konstruktu, przy czym kryterium stanowił AVE 0,50 lub wyższy.

Model strukturalny i analiza mediacji

Po potwierdzeniu adekwatności modelu pomiarowego, drugi etap koncentrował się na ocenie modelu strukturalnego i testowaniu hipotez badania. Analiza podstawowa analizowała proponowany pośredniczy wpływ motywacji na związek między stylami nauczania a zaangażowaniem akademickim. Aby przetestować znaczenie tych bezpośrednich i pośrednich efektów, zastosowano procedurę bootstrappingu z ponowną próbką 5 000. Ta nieparametryczna technika generowała błędy standardowe i statystyki t-, aby ocenić statystyczną istotność współczynników ścieżek.

Błąd wariancji metod Common (CMV)

Aby ocenić potencjał odchylenia od wspólnej metody, przeprowadzono dwa szeroko zalecane testy post hoc. Po pierwsze, test jednoczynnikowy Harmana wykazał, że jeden czynnik odpowiadał jedynie za 20,636% całkowitej wariancji, znacznie poniżej progu 50%, co wskazuje na brak istotnego błędu CMV. Po drugie, przeprowadzono pełny test kolinearialności, który wykazał współczynniki wariancji inflacji (VIF) w zakresie od 1,075 do 2,614, wszystkie poniżej konserwatywnego progu 3,3. Wyniki te potwierdzają, że powszechne błędy metodyczne nie zagrażają wiarygodności wyników tego badania.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

Analiza podstawowa

Przed testowaniem hipotez obliczano statystyki opisowe, aby zbadać właściwości rozkładu danych oraz uzyskać przegląd cech uczestników i odpowiedzi na poziomie konstruktu. Ta sekcja przedstawia profil demograficzny respondentów, ocenia potencjalne błędy wariancji metod powszechnych oraz przedstawia średnie, odchylenia standardowe i korelacje bivariabilne spośród jedenastu ukrytych konstrukcji uwzględnionych w badaniu.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

Niniejsze badanie analizowało wpływ stylów nauczania na zaangażowanie akademickie, satysfakcję i lojalność uczniów EFL oraz analizowało rolę pośredniczącą motywacji. Niniejsze badanie proponuje zintegrowany model łączący style nauczania, motywację, zaangażowanie akademickie, satysfakcję i lojalność w chińskich kontekstach EAP. Te wyniki są zgodne z najnowszymi badaniami wskazującymi, że nauczanie skoncentrowane na uczniu zwiększa zaangażowanie i satysfakcję poprzez procesy motywacyjne. Jednak nieistotny związek między sa...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

Wszyscy autorzy deklarują brak konfliktu interesów.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Skala zaangażowania akademickiegoSnijders i in. (2019)Nie maUżywany do mierzenia wchłonięcia, zaangażowania i witalności za pomocą 9 pozycji w pięciopunktowej skali Likerta.
Kalkulator rozmiaru próbki Daniela SoperaDaniel SoperNie maKalkulator internetowy używany do określenia minimalnej wielkości próby dla SEM (rozmiar efektu=0,3, potęga=0,9).
Grasha' Inwentarz Stylu NauczaniaGrasha (2002)Nie maDostosowane do oceny stylów nauczania asertywnego, sugestywnego, współpracującego i wspierającego.
Formularz świadomej zgodyOpracowanie przez autoraNie maUdostępniane uczestnikom, aby zapewnić dobrowolny udział i poufność.
Skala motywacji oparta na teorii samostanowieniaDeci i Ryan (2012); zaadaptowane z Obiosa (2020)Nie maPięciopunktowa skala mierząca motywację uczniów na pięciopunktowej skali Likerta.
SmartPLS 3SmartPLS GmbHSCR_022040Wykorzystywany do PLS-SEM, w tym pomiarów i oceny modeli strukturalnych z 5 000 próbek bootstrap.
SPSS Wersja 26IBMSCR_002865-5Wykorzystywane do przesiewania danych, analizy wartości brakujących, wykrywania wartości odstających oraz statystyk opisowych.
Kwestionariusz strukturalnyAdaptacja autoraNie maZłożony z 55 pozycji, skonstruowany kwestionariusz sporządzony na podstawie zweryfikowanych skal.
Skala Samoefektywności Akademickiej UczniaSnijders i in. (2019)Nie maPięciopozycyjną skalę mierzącą samoefektywność akademicką w pięciopunktowej skali Likerta.
Skala lojalności uczniówWong i in. (2016)Nie maTrzypunktowa skala mierząca lojalność uczniów na pięciopunktowej skali Likerta.
Skala satysfakcji studentówObiosa (2020)Nie maPięciopunktowa skala mierząca satysfakcję studentów na pięciopunktowej skali Likerta.

Bibliografia

  1. 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).
  2. Zhang, F., Zhang, Z. Exploring Chinese college students’ engagement in an online EAP course. System. 120, 103214(2024).
  3. 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).
  4. 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).
  5. 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).
  6. 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).
  7. 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).
  8. 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).
  9. 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).
  10. 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).
  11. 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).
  12. 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).
  13. 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).
  14. 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).
  15. 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).
  16. 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).
  17. 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).
  18. 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).
  19. 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).
  20. Bandura, A. Self-efficacy mechanism in human agency. Am Psychol. 37 (2), 122(1982).
  21. Tinto, V. From theory to action: Exploring the institutional conditions for student retention. Higher Education: Handbook of Theory and Research. 25, 51-89 (2010).
  22. 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).
  23. Ghaedi, Z., Jam, B. Relationship between Learning Styles and Motivation for Higher Education in EFL Students. Theory Pract Lang Stud. 4 (6), (2014).
  24. 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).
  25. 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).
  26. 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).
  27. 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).
  28. 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).
  29. Wu, Z. Academic motivation, engagement, and achievement among college students. Coll Stud J. 53 (1), 99-113 (2019).
  30. Dogan, U. Student engagement, academic self-efficacy, and academic motivation as predictors of academic performance. Anthropologist. 20 (3), 553-561 (2015).
  31. 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).
  32. Saeed, S., Zyngier, D. How motivation influences student engagement: A qualitative case study. J Educ Learn. 1 (2), 252-267 (2012).
  33. 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).
  34. 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).
  35. 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).
  36. 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).
  37. 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).
  38. 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).
  39. 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).
  40. 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).
  41. 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).
  42. 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).
  43. 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).
  44. 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).
  45. 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).
  46. 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).
  47. 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).
  48. 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).
  49. 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).
  50. Grasha, A. F. The dynamics of one-on-one teaching. Coll Teach. 50 (4), 139-146 (2002).
  51. Deci, E. L., Ryan, R. M. Self-determination theory. Handbook of theories of social psychology. 1 (20), 416-436 (2012).
  52. Snijders, I., Wijnia, L., Rikers, R. M., Loyens, S. M. Alumni loyalty drivers in higher education. Soc Psychol Educ. 22 (3), 607-627 (2019).
  53. 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).
  54. Bryman, A. Social research methods. , Oxford Univ Press. (2016).
  55. 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).
  56. 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).
  57. 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).
  58. 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).
  59. 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).
  60. 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).
  61. 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).
  62. 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).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Tagi

Satysfakcja student wchi scy uczniowie matematykistyle nauczaniamotywacja student wszkolnictwo wy sze w Chinachteoria samostanowieniamodelowanie r wnaniami strukturalnymirozw j zawodowy nauczycieli
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki Korzystania

Zasady

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.