As higher education increasingly adopts blended learning, understanding students preferences for online interaction platforms becomes critical for effective course delivery and engagement. This study investigates the platforms undergraduate students prefer for academic communication and explores the underlying reasons for these choices. Data were collected from 37 students enrolled in two summer courses at a Ghanaian university using a structured questionnaire consisting of both closed and open-ended items. Quantitative results revealed a strong preference for instant messaging platforms such as WhatsApp and Telegram over institutional learning management systems. Qualitative content analysis of the open-ended responses identified five key factors influencing platform preference: convenience and familiarity, ease of use, accessibility, popularity among peers, and support for real-time interactions. These findings highlight a significant mismatch between students communication habits and institutional platform offerings. The study highlights the importance of aligning digital learning strategies with students lived digital experiences to enhance interaction, collaboration, and learner satisfaction in blended learning environments.


翻译:随着高等教育日益采用混合式学习模式,理解学生对在线互动平台的偏好对于有效的课程实施和学生参与变得至关重要。本研究调查了本科生在学术交流中偏好的平台,并探讨了这些选择背后的原因。数据通过一份包含封闭式和开放式问题的结构化问卷,从加纳一所大学两门暑期课程的37名学生中收集。定量结果显示,相较于机构的学习管理系统,学生对WhatsApp和Telegram等即时通讯平台表现出强烈的偏好。对开放式回答的定性内容分析确定了影响平台偏好的五个关键因素:便利性与熟悉度、易用性、可访问性、在同伴中的流行度以及对实时交互的支持。这些发现凸显了学生的沟通习惯与机构提供的平台之间存在显著的不匹配。本研究强调了将数字化学习策略与学生的实际数字体验相结合的重要性,以增强混合式学习环境中的互动、协作和学习者满意度。

0
下载
关闭预览

相关内容

【普林斯顿博士论文】在线学习:优化、控制与学习理论
专知会员服务
31+阅读 · 2025年10月19日
浅谈主动学习(Active Learning)
凡人机器学习
32+阅读 · 2020年6月18日
网络表示学习概述
机器学习与推荐算法
20+阅读 · 2020年3月27日
Representation Learning on Network 网络表示学习
全球人工智能
10+阅读 · 2017年10月19日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2018年9月23日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年6月30日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2013年12月31日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
2+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
2+阅读 · 6月5日
人工智能重塑威慑:算法优势的兴起
专知会员服务
4+阅读 · 6月5日
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
14+阅读 · 6月4日
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
9+阅读 · 6月4日
《人工智能的挑战:算法战的想象与现实》
专知会员服务
11+阅读 · 6月4日
首场人工智能战争:Maven如何重塑武装冲突
专知会员服务
7+阅读 · 6月4日
相关VIP内容
【普林斯顿博士论文】在线学习:优化、控制与学习理论
专知会员服务
31+阅读 · 2025年10月19日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2018年9月23日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年6月30日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2013年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员