Identification of the determinants of students' preferences in their choice of study mode in economics majors

• Authors: Agnieszka Marciniuk , Anna Bartkowiak

Title variants

PL

Identyfikacja wyznaczników preferencji studentów dotyczących trybu studiowania na kierunkach ekonomicznych

Abstracts

PL

Pandemia COVID-19 wpłynęła na sposób i wyniki nauczania. Postawiła wiele wyzwań, zmieniła podejście do edukacji i dała możliwość zweryfikowania zalet i wad różnych trybów kształcenia. Celem badania omawianego w artykule jest określenie czynników wpływających na preferencje studentów dotyczące odbywania zajęć zdalnie lub stacjonarnie. Dane uzyskano z kwestionariusza ankiety wysłanego do największych uczelni ekonomicznych w Polsce, które e-mailowo przekazały swoim studentom link do ankiety. Badanie trwało od 4 listopada 2020 r. do 31 marca 2021 r.; wzięło w nim udział 604 studentów. Porównano wyniki dotyczące przedmiotów ogólnych i statystycznych, biorąc pod uwagę następujące czynniki: efektywność, zmęczenie, koncentracja, aktywność, obciążenie pracą, przygotowanie wykładowców i materiałów oraz kontakt z nauczycielem. W analizach zastosowano metody statystyczne, m.in. testy nieparametryczne i uogólniony model liniowy. Respondenci uznali kształcenie na odległość za bardziej skomplikowane i czasochłonne niż kształcenie stacjonarne. Aktywność na zajęciach online ze statystyki ocenili jako mniejszą, a same zajęcia – jako bardziej męczące i mniej efektywne w porównaniu z przedmiotami ogólnymi nauczanymi zdalnie. Deklarowali większą potrzebę kontaktu z wykładowcami przedmiotów ogólnych niż statystycznych, co uzasadniali gorszym przygotowaniem materiałów i gorszym kontaktem z wykładowcami niż na zajęciach ze statystyki. Jako czynnik decydujący o wyborze trybu zajęć ze statystyki zidentyfikowano zdolność skupienia uwagi. W przypadku przedmiotów ogólnych wybór ten był determinowany poziomem zmęczenia.

EN

The COVID-19 pandemic affected the methods and results of teaching, posed many challenges, and changed the approach to education, providing an opportunity to review and reconsider the pros and cons of different modes of education. The aim of the study discussed in the article is to determine the factors influencing students' preferences for taking different classes remotely or onsite. The data were obtained through a survey sent to the largest economics universities in Poland, which distributed the link to the survey among their students via email. The study was extended over the period from 4th November 2020 to 31st March 2021 and a total of 604 students took part in it. The authors compared the results relating to general and statistics courses, taking into account the following factors: efficiency, fatigue, concentration, students' activity, workload, quality of lecturers' preparation for classes and the materials used, as well as the availability of the teacher. Statistical methods were used for the analysis, including non-parametric tests and a generalised linear model (GLM). The respondents considered distance learning more complicated and time-consuming than onsite studying. Students were less active during online statistics courses, which were perceived as more tiring and less effective compared to general courses conducted remotely. The respondents declared a greater need for contact with the lecturers of general courses than the statistics ones. This was due to the lower quality of the provided teaching materials and lower availability of the lecturers of general courses. The ability to focus proved a decisive factor in the choice of the mode of courses in statistics. As regards general subjects, the choices were determined by the degree of fatigue.

Keywords

EN

distance learning; statistics courses; majors in economics; GLM; students' preferences

PL

kształcenie na odległość; przedmioty statystyczne; kierunki ekonomiczne; uogólniony model liniowy; preferencje studentów

• Publisher: Główny Urząd Statystyczny
• Journal: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
• Year: 2024
• Volume: 69
• Issue: 1
• Pages: 1-18

Dates

published

2024

Contributors

author

Agnieszka Marciniuk

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, Wydział Ekonomii i Finansów, Katedra Statystyki / Wroclaw University of Economics and Business, Faculty of Economics and Finance, Department of Statistics

• https://orcid.org/000000029039196X

author

Anna Bartkowiak

• Uniwersytet Wrocławski, Wydział Prawa, Administracji i Ekonomii, Zakład Statystyki i Badań Operacyjnych / University of Wroclaw, Faculty of Law, Administration and Economics, Department of Statistics and Operations Research

• https://orcid.org/0000000227786512

References

• Adedoyin, O. B., & Soykan, E. (2023). COVID-19 pandemic and online learning: the challenges and opportunities. Interactive Learning Environments, 31(2), 863-875. https://doi.org/10.1080 /10494820.2020.1813180.
• Barrat, J. M., & Duran, F. (2021). Does psychological capital and social support impact engagement and burnout in online distance learning students?. The Internet and Higher Education, 51, 1-9. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2021.100821.
• Batorski, D., Jasiewicz, J., Kisielowska, M., Luterek, M., & Mierzecka-Szczepańska, A. (2014, January 23). Nowe media w polskiej szkole - diagnoza. https://www.nck.pl/badania/aktualnosci/nowe -media-w-polskiej-szkole--diagnoza.
• Blanco, G. L. (2021). Global citizen education as a pedagogy of dwelling: re-tracing (mis)steps in practice during challenging times. Globalisation, Societies and Educations, 19(4), 432-442. https://doi.org/10.1080/14767724.2021.1899800.
• Błaszczyński, K., & Srokowski, Ł. (2018). Kompetencje w zakresie bezpieczeństwa cyfrowego w roku szkolnym 2017/2018. Raport z badań. https://www.cyfrowobezpieczni.pl/biblioteka -materialow/broszury.
• Błaszczyński, K., Tomczyk, Ł., & Srokowski, Ł. (2017). Kompetencje w zakresie bezpieczeństwa cyfrowego w roku szkolnym 2017/2018, wyniki pierwszej fali badania. Raport z badań. https://www.cyfrowobezpieczni.pl/biblioteka-materialow/broszury.
• Butnaru, G. I., Nită, V., Anichiti, A., & Brînză, G. (2021). The effectiveness of Online Education during COVID-19 Pandemic - A Comparative Analysis between the Perceptions of Academic Students and High School Students from Romania. Sustainability, 13(9), 1-20. https://doi.org /10.3390/su13095311.
• Chakraborty, P., Mittal, P., Gupta, M. S., Yadav, S., & Arora, A. (2021). Opinion of students on online education during the COVID-19 pandemic. Human Behavior and Emerging Technology, 3(3), 357-365. https://doi.org/10.1002/hbe2.240.
• Comi, S., Argentin, G., Gui, M., Origo, F., & Pagani, L. (2017). Is it the way they use it? Teacher, ICT and student achievement. Economics of Education Review, 56, 24-39. https://doi.org /10.1016/j.econedurev.2016.11.007.
• Demeshkant, N. (2020). Future Academic Teachers' Digital Skills: Polish Case-Study. Universal Journal of Educational Research, 8(7), 3173-3178. https://doi.org/10.13189/ujer.2020.080746.
• Guimarães, F. F., & Finardi, K. R. (2021). Global citizenship education (GCE) in internationalisation: COIL as altenrative Thirdspace. Globalisation, Societies and Educations, 19(5), 641-657. https://doi.org/10.1080/14767724.2021.1875808.
• Instytut Badań Edukacyjnych. (2013). Ewaluacja ex-post rządowego programu rozwijania kompetencji uczniów i nauczycieli w zakresie stosowania technologii informacyjno-komunikacyjnych - „Cyfrowa szkoła”. http://eduentuzjasci.pl/images/stories/publikacje/ibe-raport-cyfrowa-szkola.pdf.
• Kopp, M., Gröblinger, O., & Adams, S. (2019). Five common assumptions that prevent digital transformation at higher education institutions. In: INRED2019 Proceedings. International Academy of Technology, Education and Development. https://doi.org/10.21125/inted.2019.0445.
• Kuo, T. M., Tsai, C.-C., & Wang, J.-C. (2021). Linking web-based learning self-efficacy and learning engagement in MOOCs: The role of online academic hardiness. The Internet and Higher Education, 51, 1-15. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2021.100819.
• Muthuprasad, T., Aiswarya, S., Aditya, K. S., & Jha, G. K. (2021). Students' perception and preference for online education in India during COVID-19 pandemic. Social Science & Humanities Open, 3(1), 1-11. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2020.100101.
• Primi, C., Bacherini, A., Beccari, C., & Donati, M. A. (2020). Assessing math attitude through the Attitude Toward Mathematics Inventory - Short form in introductory statistics course students. Studies in Educational Evaluation, 64, 1-9. https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2020.100838.
• Romaniuk, M. W., & Łukasiewicz-Wielba, J. (2021). Zdalna edukacja kryzysowa w APS w okresie COVID-19. Z perspektywy rocznych doświadczeń. Akademia Pedagogiki Specjalnej im. Marii Grzegorzewskiej. http://www.aps.edu.pl/media/2395686/raportzbadaniazdalnaedukacjakryzysowa wapswokresiepandemiicovid-19zperspektywyrocznychdowiadcze.pdf.
• Strielkowski, W. (2020). COVID-19 pandemic and the digital revolution in academia and higher education. Preprints. http://doi.org/10.20944/preprints202004.0290.v1.
• Tomczyk, Ł., & Srokowski, Ł. (2016). Kompetencje w zakresie bezpieczeństwa cyfrowego w polskiej szkole. Raport z badań. https://www.cyfrowobezpieczni.pl/biblioteka-materialow/broszury.
• Zalewska, E., & Trzcińska, K. (2022). Efektywność zajęć zdalnych w czasie pandemii COVID-19. Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician, 67(10), 48-61. https://doi.org/10.5604 /01.3001.0016.0659.
• Zhang, J. W., Kessler, E., & Braash, J. L. G. (2021). Self-compassion mindset can predict statistics course performance via intelligence mindsets and statistics anxiety. Learning and Individual Differences, 90. 1-12. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2021.102047.
• Zhang, W., Wang, Y., Yang, L., & Wang, C. (2020). Suspending Classes Without Stopping Learning: China's Education Emergency Management Policy in the COVID-19 Outbreak. Journal of Risk and Financial Management, 13(3), 1-6. https://doi.org/10.3390/jrfm13030055.

Identifiers

DOI

10.59139/ws.2024.01.1

Biblioteka Nauki

31339968