DOI: https://doi.org/10.33902/jpr.202639628
تاريخ النشر: 2026-01-16
المؤلف: Armiati Armiati وآخرون
الموضوع الرئيسي: طرق التدريس والتعلم المبتكرة
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة تأثير الذكاء العاطفي والعقلية الرقمية على إنجاز الطلاب في تعلم الاقتصاد القائم على التكنولوجيا، مع كون التعلم الذاتي المنظم متغيرًا وسيطًا وقبول التكنولوجيا والمرونة الرقمية كمتغيرات معتدلة. باستخدام تصميم كمي بعد الحدث، تم جمع البيانات من 392 طالبًا في المدارس الثانوية العامة من خلال استبيان منظم. تشير النتائج إلى أن كل من الذكاء العاطفي والعقلية الرقمية تعزز بشكل كبير التعلم الذاتي المنظم، مع تأثير العقلية الرقمية أيضًا بشكل مباشر على الإنجاز الأكاديمي. بالإضافة إلى ذلك، يؤثر التعلم الذاتي المنظم بشكل إيجابي على الإنجاز ويعمل كوسيط في العلاقة بين الذكاء العاطفي والعقلية الرقمية على نتائج التعلم. ومع ذلك، لم يكن لقبول التكنولوجيا والمرونة الرقمية تأثير معتدل كبير على هذه العلاقات.
تؤكد النتائج على أهمية العوامل النفسية الاجتماعية والمواقف الرقمية في النجاح الأكاديمي ضمن التعليم الاقتصادي المدعوم بالتكنولوجيا. وتخلص الدراسة إلى أن الذكاء العاطفي والعقلية الرقمية والتعلم الذاتي المنظم أكثر أهمية لإنجاز الطلاب من قبول التكنولوجيا أو المرونة الرقمية. النموذج المقترح للوساطة المعتدلة يعزز الفهم النظري للتفاعل بين الجوانب العاطفية والمواقف الرقمية والتنظيم الذاتي ونتائج التعلم. كما يقدم تداعيات عملية للمعلمين وصانعي السياسات لتعزيز الممارسات التعليمية من خلال التركيز على الذكاء العاطفي وتطوير العقلية الرقمية وتدريب التنظيم الذاتي. يتم تشجيع الأبحاث المستقبلية لاستكشاف هذا النموذج عبر سياقات ومستويات تعليمية مختلفة، فضلاً عن تحسين قياس المتغيرات المعتدلة المتعلقة بقبول التكنولوجيا والمرونة الرقمية.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على التأثير التحويلي لتقنيات المعلومات والاتصالات على التعليم الرسمي، لا سيما في سياق تدريس الاقتصاد في المدارس الثانوية الإندونيسية. أدت مبادرات الحكومة الإندونيسية، مثل منهج ميرديكا ومنصة ميرديكا منجار، إلى اعتماد واسع النطاق لبيئات التعلم المدعومة بالتكنولوجيا. ومع ذلك، على الرغم من وجود بنية تحتية كافية، لا تزال التحديات قائمة بسبب الحواجز غير التقنية، بما في ذلك تصميم التعليم واستعداد كل من المعلمين والطلاب للتعلم الرقمي. تشير الملاحظات إلى أن الطلاب غالبًا ما يواجهون صعوبة في إدارة الوقت والانخراط، مما يبرز أهمية معالجة العوامل النفسية الاجتماعية وتعزيز مهارات التعلم لدى الطلاب لتحسين النتائج الأكاديمية.
تؤكد الورقة على أهمية الذكاء العاطفي (EI) والعقلية الرقمية (DM) كعوامل حاسمة تؤثر على التعلم الذاتي المنظم (SRL) للطلاب في البيئات المعززة بالتكنولوجيا. يساعد الذكاء العاطفي في إدارة الضغط الأكاديمي وتعزيز الدافع، بينما تشمل العقلية الرقمية القدرة على التكيف والإبداع في استخدام الأدوات الرقمية. تقترح الدراسة إطارًا شاملاً للوساطة-المعتدلة يدمج هذه المفاهيم جنبًا إلى جنب مع قبول التكنولوجيا (TA) والمرونة الرقمية (DR) لاستكشاف علاقاتها وتأثيراتها على نتائج التعلم. من خلال استخدام نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM)، تهدف الدراسة إلى سد الفجوات التجريبية في الأدبيات وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ لتحسين التعليم الاقتصادي القائم على التكنولوجيا في إندونيسيا، لا سيما في معالجة الفجوات الإقليمية في الاستعداد الرقمي.
النتائج
تلخص نتائج تحليل نموذج القياس الانعكاسي للذكاء العاطفي (EI)، واتخاذ القرار (DM)، والتعلم الذاتي المنظم (SRL)، وإنجاز المهمة (TA)، والاستعداد التنموي (DR)، وإنجاز الطالب (SA) في الجدول 2. تم إزالة عدة مؤشرات بسبب عدم استيفائها لمعيار التحميل الخارجي الأدنى (>0.50). أظهرت المفاهيم موثوقية مرضية، حيث تجاوزت قيم Rho_A والموثوقية المركبة 0.70، مما يشير إلى اتساق داخلي كافٍ. بالإضافة إلى ذلك، تجاوزت قيم متوسط التباين المستخرج (AVE) لجميع المفاهيم العتبة 0.50، مما يؤكد الصلاحية التوافقية. تم إثبات الصلاحية التمييزية من خلال تحليل التحميل المتقاطع، حيث أظهرت المؤشرات تحميلات أعلى على مفاهيمها الخاصة مقارنة بالآخرين، لا سيما مؤشرات DM (DM1-DM6) التي أظهرت تحميلات تتراوح بين 0.741 و0.787.
أشارت قيم R-Squared المعدلة إلى أن النموذج يفسر 60.9% من التباين في SRL، بينما تم تفسير 6.4% فقط من التباين في SA بواسطة المتنبئين. كشفت تحليل المسار عن تأثيرات مباشرة كبيرة من EI إلى SRL (معامل = 0.228، p < .001) ومن DM إلى SRL (معامل = 0.610، p < .001). ومع ذلك، لم يكن المسار المباشر من EI إلى SA ذا دلالة (معامل = 0.024، p = .674). ومن الجدير بالذكر أن SRL عمل كوسيط كبير في العلاقات بين EI وSA (H6: معامل = 0.038، p = .037) وDM وSA (H7: معامل = 0.100، p = .028). على العكس، لم تكن التأثيرات المعتدلة لـ TA وDR على العلاقات المتعلقة بـ SA ذات دلالة، مما يشير إلى أن هذه العوامل لم تؤثر على تأثير EI وDM على إنجاز الطلاب.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في هذه الدراسة الضوء على العلاقات المعقدة بين الذكاء العاطفي (EI) والعقلية الرقمية (DM) والتعلم الذاتي المنظم (SRL) والإنجاز الأكاديمي في سياق التعليم الاقتصادي القائم على التكنولوجيا. تؤكد النتائج أن EI يؤثر إيجابيًا على SRL، مما يدعم فكرة أن الطلاب الذين يديرون عواطفهم بفعالية هم أكثر قدرة على تنظيم استراتيجيات تعلمهم. يتماشى هذا مع الأدبيات الحالية التي تؤكد على دور الوعي العاطفي في تعزيز التنظيم الذاتي وتحقيق الأهداف. ومع ذلك، تكشف الدراسة أن EI لا يؤثر بشكل مباشر على الإنجاز الأكاديمي، مما يشير إلى أن تأثيره يتم وساطته من خلال SRL وعوامل تحفيزية أخرى، وهو ما يتماشى مع النظريات التي تفترض أن المفاهيم العاطفية والتحفيزية تؤثر بشكل أساسي على النتائج عبر آليات معرفية.
من ناحية أخرى، يظهر أن DM القوي يؤثر إيجابيًا على كل من SRL والإنجاز الأكاديمي، مما يشير إلى أن الطلاب الذين يكونون منفتحين على التكنولوجيا وقابلين للتكيف في أساليب تعلمهم هم أكثر احتمالًا للنجاح. كما تؤكد الدراسة SRL كوسيط حاسم بين كل من EI وDM والإنجاز الأكاديمي، مما يعزز فكرة أن القدرات التنظيمية الذاتية ضرورية لتحويل المواقف النفسية إلى نجاح أكاديمي. من المثير للاهتمام أن المتغيرات المعتدلة لقبول التكنولوجيا والمرونة الرقمية لم تغير بشكل كبير العلاقات بين المفاهيم الرئيسية، مما يشير إلى أن تصورات التكنولوجيا والمرونة قد لا تكون مؤثرة كما كان يُعتقد سابقًا في هذا السياق. بشكل عام، تدعو النتائج إلى تحول نحو نماذج تعليمية تركز على المتعلم والتي تعطي الأولوية للكفاءات العاطفية والمعرفية على مجرد البنية التحتية التكنولوجية، مما يعزز فعالية بيئات التعلم الرقمية.
DOI: https://doi.org/10.33902/jpr.202639628
Publication Date: 2026-01-16
Author(s): Armiati Armiati et al.
Primary Topic: Innovative Teaching and Learning Methods
Overview
This study investigates the impact of emotional intelligence and digital mindset on students’ achievement in technology-based economics learning, with self-regulated learning serving as a mediating variable and technology acceptance and digital resilience as moderating variables. Utilizing an ex post facto quantitative design, data were collected from 392 students at public senior high schools through a structured survey. The results indicate that both emotional intelligence and digital mindset significantly enhance self-regulated learning, with the digital mindset also directly influencing academic achievement. Additionally, self-regulated learning positively affects achievement and mediates the relationship between emotional intelligence and digital mindset on learning outcomes. However, technology acceptance and digital resilience did not significantly moderate these relationships.
The findings underscore the importance of psychosocial factors and digital dispositions in academic success within technology-supported economics education. The study concludes that emotional intelligence, digital mindset, and self-regulated learning are more critical to student achievement than technology acceptance or digital resilience. The proposed moderated-mediation model enriches theoretical understanding of the interplay between emotional aspects, digital dispositions, self-regulation, and learning outcomes. It also offers practical implications for educators and policymakers to enhance educational practices by focusing on emotional intelligence, digital mindset development, and self-regulation training. Future research is encouraged to explore this model across various contexts and educational levels, as well as to refine the measurement of moderating variables related to technology acceptance and digital resilience.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the transformative impact of information and communication technologies on formal education, particularly in the context of teaching economics in Indonesian senior high schools. The Indonesian government’s initiatives, such as the Merdeka Curriculum and the Merdeka Mengajar platform, have led to the widespread adoption of technology-supported learning environments. However, despite adequate infrastructure, challenges persist due to non-technical barriers, including instructional design and the preparedness of both teachers and students for digital learning. Observations indicate that students often struggle with time management and engagement, underscoring the importance of addressing psychosocial factors and enhancing students’ learning skills to improve academic outcomes.
The paper emphasizes the significance of Emotional Intelligence (EI) and Digital Mindset (DM) as crucial factors influencing students’ self-regulated learning (SRL) in technology-enhanced environments. EI aids in managing academic stress and fostering motivation, while DM encompasses adaptability and creativity in utilizing digital tools. The study proposes a comprehensive mediation-moderation framework that integrates these constructs alongside Technology Acceptance (TA) and Digital Resilience (DR) to explore their relationships and impacts on learning outcomes. By employing Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), the research aims to fill empirical gaps in the literature and provide actionable insights for improving technology-based economics education in Indonesia, particularly in addressing regional disparities in digital readiness.
Results
The results of the reflective measurement model analysis for Emotional Intelligence (EI), Decision Making (DM), Self-Regulated Learning (SRL), Task Achievement (TA), Developmental Readiness (DR), and Student Achievement (SA) are summarized in Table 2. Several indicators were removed due to failing to meet the minimum outer loading criterion (>0.50). The constructs demonstrated satisfactory reliability, with Rho_A and Composite Reliability values exceeding 0.70, indicating adequate internal consistency. Additionally, the Average Variance Extracted (AVE) values for all constructs surpassed the 0.50 threshold, confirming convergent validity. Discriminant validity was established through cross-loading analysis, where indicators exhibited higher loadings on their respective constructs compared to others, particularly the DM indicators (DM1-DM6) which showed loadings between 0.741 and 0.787.
The Adjusted R-Squared values indicated that the model explained 60.9% of the variance in SRL, while only 6.4% of the variance in SA was explained by the predictors. Path analysis revealed significant direct effects from EI to SRL (coefficient = 0.228, p < .001) and from DM to SRL (coefficient = 0.610, p < .001). However, the direct path from EI to SA was not significant (coefficient = 0.024, p = .674). Notably, SRL served as a significant mediator in the relationships between EI and SA (H6: coefficient = 0.038, p = .037) and DM and SA (H7: coefficient = 0.100, p = .028). Conversely, the moderating effects of TA and DR on the relationships involving SA were not significant, indicating that these factors did not influence the impact of EI and DM on student achievement.
Discussion
The discussion section of this study highlights the intricate relationships among emotional intelligence (EI), digital mindset (DM), self-regulated learning (SRL), and academic achievement in the context of technology-based economics education. The findings confirm that EI positively influences SRL, supporting the notion that students who effectively manage their emotions are better equipped to organize their learning strategies. This aligns with existing literature that emphasizes the role of emotional awareness in enhancing self-regulation and goal attainment. However, the study reveals that EI does not directly affect academic achievement, suggesting that its impact is mediated through SRL and other motivational factors, consistent with theories positing that emotional and motivational constructs primarily influence outcomes via cognitive mechanisms.
Conversely, a strong DM is shown to positively affect both SRL and academic achievement, indicating that students who are open to technology and adaptable in their learning approaches are more likely to succeed. The study further establishes SRL as a crucial mediator between both EI and DM and academic achievement, reinforcing the idea that self-regulatory capabilities are vital for translating psychological dispositions into academic success. Interestingly, the moderating variables of technology acceptance and digital resilience did not significantly alter the relationships among the main constructs, suggesting that perceptions of technology and resilience may not be as influential in this context as previously thought. Overall, the findings advocate for a shift towards learner-centered educational models that prioritize emotional and cognitive competencies over mere technological infrastructure, thereby enhancing the effectiveness of digital learning environments.