I n t e r n at ion al  Jou r n al   of   E lec t r ical  an d   Com p u t e r   E n gin e e r in ( I JE CE )   Vol.   15 ,   No.   1 F e br ua r y   20 25 ,   pp.   529 ~ 539   I S S N:  2088 - 8708 ,   DO I 10 . 11591/i jec e . v 15 i 1 . pp 5 29 - 539             529       Jou r n al  h omepage ht tp: // ij e c e . iaes c or e . c om   U t il iz at io n  m e t a - an al ysi s t o i d e n t ify  t h e  c o n ve n ie n c e  of  e B o ok ( vi su al  an d  a u d io )   f or  l e ar n in g       Je f r M ail ool 1 ,   Ja n u   Ar li n wi b owo 2 ,   Yul ia  L in gu is t ik a 3 , 4   1 C hr is ti a n E duc a ti on M a n a ge me nt  M a s te r s  S tu dy P r ogr a m, I ns ti tu A ga ma  K r is te n N e ge r M a na do,  M a na do, I ndone s ia   2 R e s e a r c h C e nt e r  f or  E duc a ti on, Na ti ona R e s e a r c h a nd I nnova t io n A ge nc y, J a ka r ta , I ndone s ia   3 S c hool  of  E duc a ti on, T he  U ni ve r s it y of  A de la id e , A d e la id e , A us tr a li a   4 P r im a r y S c hool  T e a c he r  E duc a ti on D e pa r tm e nt , U ni ve r s it a s  N e ge r M a la ng, M a la ng, I ndone s ia       Ar t icle   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e ived  Apr   27,   2024   R e vis e Aug  31,   2024   Ac c e pted  Oc 1,   2024       T h i s   res earc h   ai m s   t o   co n cl u d t h i n fl u en ce  o eBo o k s   i n   t h l ear n i n g   p ro ce s s   t h r o u g h o u t   t h w o rl d .   T h met a - a n al y s i s   d e s i g n   t a k en   w as   g ro u p   co n t ras t   b e t w ee n   c o n t ro l   an d   e x p er i men t al   g ro u p s   w i t h   ran d o effec t   s i ze   mo d e l .   T h cri t eri a   u s ed   are   t i me  “d a t p u b l i s h ed   2 0 1 8 2 0 2 3 , ”  p u b l i s h ed   i n   E n g l i s h ,   t y p o p u b l i cat i o n   i s   q u a n t i t a t i v res earch   art i cl e,   t h res earc h   d es i g n   i s   d i ffere n ce  b et w een   co n t r o l   an d   ex p eri me n t a l   g ro u p s ,   co n t a i n i n g   co mp l et d at “mea n ,   s am p l s i ze,   a n d   s t a n d ar d   d e v i a t i o n , ”  an d   rec o rd e d   i n   t h Sco p u s   d a t a b as e.   D a t a   co l l ec t i o n   w as   g u i d e d   b y   t h PRISMA   met h o d .   T h res u l t s   o t h an a l y s i s   s h o w e d   t h at   t h d a t w ere  h e t ero g en e o u s   an d   free   fro p u b l i cat i o n   b i as .   T h res u l t s   o t h an a l y s i s   s h o w ed   t h at   t h ere  w a s   a   l arg “p o s i t i v e”  effec t   as   i n d i cat e d   b y   p - v al u e   < 0 . 0 0 1 < 5 %   9 5 %   co n f i d e n ce  i n t er v al ”  a n d   t o t al   effec t   s i ze = 0 . 8 6   [ 0 . 6 1 ;   1 . 1 1 ].   It   ca n   b e   co n c l u d ed   b as e d   o n   t h l at e s t   f i n d i n g s   t h at   eB o o k s   h av an   e q u a l l y   g o o d   effect   o n   a l l   co n d i t i o n s   w h i ch   are  i n fl u en ce d   b y   t h t y p o co m p et e n cy   d ev e l o p ed ,   t h eBo o k   i n fo rma t i o n   b a s e,   t h t y p o eBo o k ,   an d   cl as s   s i ze.   K e y w o r d s :   Audio   e B ook    I nf or mation   tec hnology   L e a r ning   M e ta  a na lys is   Vis ua l   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l u n d e r   t h CC  B Y - SA   l i ce n s e.     C or r e s pon din A u th or :   J e f r M a il ool   C hr is ti a E duc a ti on  M a na ge ment  M a s ter s   S tudy  P r ogr a m,   I ns ti tut   Aga ma   Kr is ten  Ne ge r M a na do   B ouge nvil le  S tr e e t,   T a teli  S a tu,   M inaha s a ,   S ulaw e s Uta r a ,   95661 ,   I ndone s ia    E mail:   jef r i. mailool @iak nmana do. a c . id       1.   I NT RODU C T I ON   I the   las f e de c a de s ,   tec hnologi c a de ve lopm e nts   ha ve   de ve loped  r a pidl y   [ 1 ] .   Among   va r ious   tec hnologi e s ,   the  de ve lopm e nt  of   inf o r mation  tec h nology  ha s   e xe r ted  e xtr a or dinar domi na nc e   on  s oc ial  li f e   [ 2] .   T h ings   that   we r e   p r e vious ly  dif f icult   to   im a gi ne   c a be   r e a li z e by   s ophis ti c a ted  inf or mation  tec hnology  [ 3] .   Until   now ,   a lm os a ll   pe ople  ha ve   be e e xpos e to  inf or mation  tec hnology  thr ough  va r ious   de r i va ti ve s ,   f or   e xa mpl e ,   the   mos t   f a mi li a r   is   the   int e r ne t   [ 4 ] .   B a s e on   a   s ur ve y   c onduc ted  by   the   R e uter   I ns ti tut e   in   c oll a bor a ti on  with  the  Unive r s it of   Oxf or d ,   in   2023,   many  c ountr ies   in  the  wor ld  will   ha ve   int e r ne t   pe ne tr a ti on  r a tes   that  ha ve   e xc e e de 90% ,   s ome  o f   whic e ve s how  ve r high  f igur e s ,   s uc a s   Nor wa a nd  De nmar a 98% ,   S outh   Kor e a   a nd  S we de a 97 % ,   a nd  S witze r land  a 95 %   [ 5 ] .   I f   int e r ne pe ne t r a ti on  is   s o   lar ge ,   ther e   will   be   e ve mor e   ga dge a nd  pe r s ona c omput e r   ( P C )   us e r s   in  the  wo r ld.   S uc a   s it ua ti on  s hows   a   gr e a oppor tuni ty  to  c a r r y   out  digi tal  tr a ns f or mation .   Digit a tr a ns f or mation   c a br ing  va r ious   thi ngs   int o   e f f icie nt  int e g r a ti o [ 6] .   T he   p r oc e s s   goe s   thr ough  digi ti z a ti on  unt il   digi tal   tr a ns f or mation  is   r e a li z e [ 7] .   T his   e r a   br ings   va r i ous   kinds   of   phys ica inf or mation   tr a ns f or med   int digi tal   inf or mation.   I thi s   wa y,   va r ious   s our c e s   of   inf or mation  c a s pr e a mor e   wide ly  [ 8]   a nd  ve r y   qui c kly  [ 1] T his   e r a   a ls mar ks   the  tr e nd  f or   pr int e book s   be ga to  s hif to  e lec tr onic  books .   Apa r f r o be ing  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2088 - 8708   I nt  J   E lec   C omp   E ng ,   Vol .   15 ,   No.   1 F e br ua r y   20 25 :   529 - 539   530   inf luenc e by   e nvir onmenta l   is s ue s ,   tec hnologi c a s uppor t   is   one   of   the   main   a s pe c ts   that  s up por ts   the   c onti nue de ve lopm e nt  of   the  wor ld   of   e lec tr onic  book  de ve lopm e nt.     E lec tr onic  books   a r e   de f ined   a s   books   in   digi tal   f or mat  that   c a be   a c c e s s e thr ough  a   s c r e e [ 9 ] T he   c onc e pt   of   e lec tr onic   books   e mer ge d   a t   the  da wn  o f   c omput e r s .   How e ve r ,   a t   the   be ginni n of   the   dis c ove r of   c omput e r s ,   they  we r e   not   a c c e s s ibl e   to  e ve r yone ,   a nd   the  de ve lopm e nt   of   e lec tr onic   bo oks   wa s   s low  [ 10] .   How e ve r ,   in   r e c e nt   ye a r s ,   the  s pr e a d   of   de vice s   to   a c c e s s   the  int e r ne t   a nd  e B ooks   ha s   r e a c he va r ious   leve ls   of   s oc iety.   T he   p r oof   is   the   ve r y   hig int e r ne t   pe ne tr a ti on   in   e ve r y   c ountr y   [ 5 ] .   e B ooks   be c ome   c omm on  a nd  mor e   r e leva nt  in  va r ious   c ountr ies ,   e s pe c ially  de ve loped  c ountr ies   with  higher   de vice   a nd  int e r ne us a ge .   I n   s ome  c ountr ies ,   e B ooks   a r e   us e d   to  r e plac e   p r int e books   [ 9] .   Ac c or ding  to   r e s e a r c r e s ult s ,   the   us e   o f   e B ooks   in  va r ious   c ountr ies   s hows   a   pos it ive   im pa c [ 9] [ 11] [ 13] .   e B ooks   a udio  a nd  vis ua l”  a r e   a   s olut ion  dur ing  the  c o r ona vir us   dis e a s e   2019  ( C OV I D - 19)   pa nde mi c   [ 14] .   e B ooks   ha ve   the  a dva ntage   of   f a s dis tr ibut ion  a nd  ve r e f f icie nt  f inanc ing.   I thi s   wa y,   it   c a n   r e a c a   wide r   c omm unit y   [ 10 ] .   Apa r t   f r om   that,   t he   de ve lopm e nt  of   e B ooks   make s   it   e a s ier   f or   a   p a r ti c ular   pe r s on  to  f ind   inf o r mation  a nd   int e r a c with   va r iou s   s c ienc e s   [ 15]   How e ve r ,   not   a ll   r e s e a r c s hows   a   pos it ive  r e s pons e   to  e B ooks .   S ome   f ind ings   s howe that   71 . 4%   of   s tudents   r e por ted   a   low   leve o f   s a ti s f a c ti on  wit e B ooks   [ 4 ] .   S e ve r a l   s tudi e s   s tate d   that   s tudents   r e por ted  be ing  mor e   c omf or table   r e a ding  pr int e books   [ 16] .   T he r e   a r e   a lea s two  big  pr oblems   that  hinder   t he   us e   of   e B ooks ,   na mely  the   li mi ted   ba tt e r y   li f e   of   e a c h   d e vice   [ 17]   a nd   e ye   pr oblems   whe r e a ding  f or   a   l ong  ti me  [ 17] [ 19] .   B a s e on  the   two  pa r a gr a phs   a bove ,   th e r e   a r e   a dva ntage s   a nd   dis a dva ntage s   of   us ing  e B ooks   in  the  lea r ning  pr oc e s s .   T hus ,   it   is   ne c e s s a r to  c a r r out  a   r e pr e s e ntative  inf e r e nc e   pr oc e s s   to  c r e a te  a   ge ne r a ove r view   of   the   tr e nd  in  the   inf luenc e   of   e B ooks .     One   of   the   methods   that   c a n   be   us e d   to   c onc lude  i s   meta - a na lys is .   T da te ,   ther e   ha ve   be e s e ve r a l   s tudi e s   r e late to  c onc ludi ng  the  inf luenc e   of   e B ooks   in  e duc a ti on  us ing  meta - a na lys i s   methods .   T he   f ir s t   r e s e a r c s howe that   the  us e   of   e B ooks   ha s   a   pos i ti ve   inf luenc e   on   mathe matics   lea r ning   with   a n   e f f e c s ize   of   0. 82 .   T his   r e s e a r c only  s pe c if ica ll inves ti ga ted  the  im pa c on  mathe matics   lea r ning  [ 9 ] .   T he   s e c ond   r e s e a r c s howe that  ther e   is   no  s igni f ica nt  dif f e r e nc e   in  the  inf luenc e   of   e B ooks   in  incr e a s ing  s tudents '   li ter a c leve ls   [ 20] .   T hi r r e s e a r c s howe that  pr int e d   books   a r e   mor e   r e c omm e nde than  e B ooks   f or   im pr oving  r e a ding  a bil it y .   How e ve r ,   the  r e s e a r c he r   a dde that  the  f low  of   digi taliza ti on  is   s f a s that   a voidi ng  e B ooks   a nd  s ti c king  to  pr int e books   is   n ot  a   good  idea   [ 21]   T hus ,   thi s   r e s e a r c tr ies   to  p r ovide  a   mor e   c omp r e he ns ive  a ns we r   r e ga r ding  the  in f luenc e   of   e B ooks   in  the  lea r ning  pr oc e s s .   Da ta  c oll e c ti on  will   be   c a r r ied  out  without   f oc us ing  on  one   pa r ti c ular   s ubjec s it   is   e xpe c ted  that  it   will   pr oduc e   a   mor e   c ompr e he ns ive  ge ne r a pictu r e .   R e late to  the   inf luenc e   on  l oc a ti on,   s ubjec t,   gr a de ,   type ,   c ompete nc y,   in f or mation   b a s e ,   e B ook  im pleme ntation   e r a ,   a nd   c las s   s ize   will   be   s pe c if ica ll a na lyze a s   moder a tor   va r iable s .   I t his   wa y,   it   is   hope that   the  r e s ult s   of   thi s   r e s e a r c will   pr oduc e   mor e   c ompl e te  a nd   c ompr e he ns ive  inf or mation  s that  it   c a be   us e a s   a   ba s is   f or   makin va r ious   poli c ies   in  va r ious   loca ti ons   a nd  s c hool  c ha r a c ter is ti c s .       2.   M E T HO D   s tudy  r e late to   the  be ne f i ts   of   us ing  e lec tr onic  books   in  lea r ning   wa s   c a r r ied  out   us ing  the   meta - a na lys is   method.   T he   meta - a na lys is   method  is   a   method  that  c a be   us e to   s umm a r ize   va r ious   pr e vious   r e s e a r c r e s ult s   [ 22] ,   [ 23] .   I n   thi s   wa y,   meta - a na lys is   will   he lp  r e s e a r c he r s   to  c onc lude  ge ne r a c ondit ions   ba s e on  the  r e s ult s   of   r e s e a r c c onduc ted  by  pr e vious   r e s e a r c he r s   [ 1] .   T he   ke ywor d   in  meta - a na lys i s   r e s e a r c is   f indi ng  the  tot a e f f e c s ize   [ 24]   whic in  thi s   r e s e a r c is   a   r e pr e s e ntation  of   the  inf luen c e   of   the   r ole  of   e lec tr onic  books   on   the  r e s ult s   of   the  lea r ni ng  pr oc e s s .     2. 1.     Re s e ar c h   p r oc e d u r e s   an d   d at a   s ou r c e s   T he   da ta   s our c e   in   thi s   r e s e a r c is   a r ti c les   publ is he in  S c opus - indexe jour na ls .   T o   e ns ur e   the  da ta   s our c e   c r it e r ia,   the  da ta  c oll e c ti on   pr oc e s s   wa s   c a r r ied  out  in  the   S c opus   por tal,   na mely  htt ps : // w w w . s c opus . c om .   S c opus   wa s   de ter mi ne a s   a   da taba s e   be c a us e   it   c ons ider e the  qua li ty  of   the  r e s e a r c da ta  to  be   a na lyze d.   One   of   the  s hor tcom ings   of   meta - a na lys i s   is   the  r e s e a r c he r 's   inabili ty  to  c ontr ol  the  qua li ty  of   e a c da ta.   T hus ,   be ing   s e lec ti ve   in  da ta  s e lec ti on  is   one   of   the  mos e f f e c ti ve   wa ys   t e ns ur e   da ta  qua li ty.   T o   a c c omm oda te  thes e   c ons ider a ti ons ,   the  S c opus   da taba s e   wa s   c hos e with  the  a s s umpt ion  that  S c opus   ha s   a   jour na qua li ty   c ontr ol   mec ha nis that  ha s   a   dir e c im pa c t   on  the   qua li ty  o f   publi s he a r ti c les .   Da ta  c oll e c ti o wa s   c a r r ied  out   a t   h tt ps : // w w w . s c opus . c om   by   r o tat ing   a nd   c o mbi n ing   ke y wor ds   r e leva nt   to   the   s e lec t e theme ,   na me ly  im pa c t ,   e f f e c t,   e B o ok ,   a udio book ,   a c hi e ve me nt ,   o utcome ,   a nd  lea r nin g.   T o   ob tain   b r oa d   a n e xpl or a to r y   s e a r c r e s ul ts ,   r e s e a r c h e r s   us e d   lo gic   ba s e d   on   B oolea n   ope r a tor s   AN D ,   OR   a s   a   li nk   be twe e va r ious   ke ywor ds .   S e a r c h   r e s u lt s   on   ht tps : // w w w . s c opus . c om   a r e   then   s e lec ted   ba s e d   on   the   in c lus i on  a nd  e xc lus ion   c r it e r ia   s e by  the   r e s e a r c he r .   T he   r e s e a r c he r   wil o nly   t a ke   da ta   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   E lec   C omp   E ng     I S S N:   2088 - 8708         Util iz ati on  me ta - analys is   to  identif y   the  c onv e nien c e   of  e B ook s   ( v is ual  and   audio)     ( J e fr M ai lool )   531   that   mee ts   a l the  s pe c i f ied   inc lus io c r i ter ia.   A r ti c les   th a do   not   mee the   c r it e r ia   mee a l e a s o ne   o f   the   e xc lus io c r it e r ia   wi ll   be   e xc lude f r o t he   da ta   to  be   a na lyze d .   T a b le  1   is   a   pr of il e   of   the   inc lus ion  a n e xc lus io c r i ter ia   in   t his   s tudy .   T c ontr o the   S c opus   da taba s e - ba s e da ta  s e a r c h   pr oc e s s ,   thi s   r e s e a r c uti li z e s   the   P R I S M da ta   s e a r c model.   T he   P R I S M model  he lps   r e s e a r c he r s   r e c a pit ulate   da ta  a nd  he lps   r e a de r s   tr a c e   the  da ta   c oll e c ti on  pr oc e s s   [ 25] .   I thi s   wa y,   e ve r da ta  c o ll e c ti on  pr oc e s s   c a be   a c c ounted  f or .   F igur e   c o ntains   a   P R I S M diagr a s howing  the  da ta   c oll e c ti on  pr o c e s s .   I the   s c r e e ning  p r oc e s s ,   r e s e a r c he r s   obtaine 15   a r ti c les   that   met   a ll   inclus ion   c r it e r ia.   How e ve r ,   s e ve r a a r ti c les   c ontain   mor e   than   1   da ta,   s uc a s   r e s e a r c c onduc ted  by   P ha dung   a nd   Due r a mae   [ 1 2]   whic h   f ound  that   the   us e   o f   e B ooks   inf luenc e s   s tude nts knowle dge   a nd   s kil ls .   Anothe r   e xa mpl e   is   r e s e a r c c onduc ted  by  S a putr i   e al [ 13 ]   whic f ound  th a e B ooks   inf luenc e   a   s tudent's   knowle dge   a nd  a tt it ude s .   T hus ,   the   15  a r t icle s   c oll e c ted  pr oduc e 47   da ta  whic c a be   us e a s   meta - a na lys is   mate r ial  to  s how  the  inf luenc e   of   e B ooks   on  the  lea r ning   pr oc e s s .   T he   f oll owing  is   a   s umm a r o f   the  r e s e a r c da ta  a na lyze in  thi s   meta - a na ly s is   in  T a ble  2.       T a ble  1.   I nc lus ion  a nd  e xc lus ion  c r it e r ia   A s pe c t   I nc lu s io n c r it e r ia   E xc lu s io n c r it e r ia   A s pe c t   I nc lu s io n c r it e r ia   E xc lu s io n c r it e r ia   Y e a r   2018  -   2023   E ls e   D a ta  c ompone nt   S a mpe s iz e , me a n, a nd  s ta nda r d de vi a ti on   D oe s  not   lo a d one two, or  a ll  t hr e e   L a ngua ge   E ngl is h   E ls e   A na ly s is   d a ta   Q ua nt it a ti ve   Q ua li ta ti ve   A r ti c le s  t ype   R e s e a r c a r ti c le   E ls e   T he me   T he  i nf lu e nc e  of  e B ook s  on  le a r ni ng   E ls e   D a ta  t ype   Q ua nt it a ti ve   Q ua li ta ti ve   D a ta  ba s e   S c opus   E ls e   R e s e a r c h d e s ig n   G r oup c ont r a s t   E ls e   R e s e a r c h mod e l   C ont r ol  a nd e xpe r im e nt   D oe s  not  l oa d e it he r   or  bot h           F igur e   1.   P R I S M da ta  s e lec ti on       2. 2.     T e s t   p r e r e q u is it e s   an d   p u b li c at ion   b ias   B a s e d   on  the  c ha r a c ter is ti c s   of   the  da ta  c oll e c ted,   it   c a be   c onc luded  that  the  da ta  va r ies .   T he s e   c onc lus ions   a r e   ba s e on  da ta  f r om  va r ious   c ountr ies ,   a nd  va r ious   gr a de s ,   a nd  c a r r ied  out  a va r iou s   ti mes .   T hus ,   the  a ppr opr iate   meta - a na lys is   r e s e a r c model  ba s e on  thes e   c ha r a c ter is ti c s   is   the  r a ndom  e f f e c mode.   How e ve r ,   to  ge a   s tr ong  jus ti f ica ti on,   s tatis ti c a pr oof   ne e ds   to  be   c a r r ied  ou [ 26] .   T he   a s s umpt ion  tes model  us e wa s   the  Q,   2 ,   a nd  2   pa r a mete r   method.   Us ing  thr e e   methods   a onc e   is   e xpe c ted  to  pr od uc e   s tr ong  jus ti f ica ti on.   T he   c onc lus ion  c r it e r ia  us e d   we r e   he ter oge ne ous   da ta  whe n   p - va Q< 0. 05   5%   e r r or , ”  2   is   mor e   than  0   [ 27 ] ,   a nd  2   is   75% - 100%   s ubs tantial  he ter oge ne it [ 28]   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2088 - 8708   I nt  J   E lec   C omp   E ng ,   Vol .   15 ,   No.   1 F e br ua r y   20 25 :   529 - 539   532   T a ble  2.   S umm a r y   of   da ta   S tu dy   ID   Nc   Mc   S D c   Ne   Me   S D e     S tu dy   ID   Nc   Mc   S D c   Ne   Me   S D e   [ 29] _1   S 001   30   18.53   2.78   30   21.2   2.66     [ 30] _5   S 025   25   91.41   32.93   48   107.63   18.03   [ 29] _2   S 002   30   18.33   2.91   30   21.2   2.66     [ 31] _1   S 026   95   20.67   6.79   108   20.64   7.32   [ 29] _3   S 003   30   16.83   1.3   30   18.97   2.33     [ 31] _2   S 027   124   16.23   8.42   141   18.57   9.96   [ 29] _4   S 004   30   17.63   1.38   30   18.97   2.33     [ 31] _3   S 028   137   88.71   13.5   121   86.85   11.46   [ 29] _5   S 005   30   18.2   1.38   30   19.93   1.44     [ 32] _1   S 029   26   3.77   1.9   25   5.56   2.69   [ 29] _6   S 006   30   17.43   1.04   30   19.93   1.44     [ 32] _2   S 030   28   4.68   2.96   28   9.04   1.8   [ 12] _1   S 007   26   6.54   2.77   28   7.29   2.12     [ 32] _3   S 031   26   6.12   1.88   25   7.84   1.38   [ 12] _2   S 008   26   6   2.59   28   6.5   2.02     [ 32] _4   S 032   28   6.77   1.49   28   8.76   0.95   [ 12] _3   S 009   26   5.08   2.54   28   7.5   1.03     [ 33] _1   S 033   30   14.2   4.02   31   19.29   3.01   [ 13] _1   S 010   30   13.7   2.09   30   15.97   2.13     [ 33] _2   S 034   18   11.72   2.29   14   17.57   2.62   [ 13] _2   S 011   30   60.13   8.89   30   69.07   8.87     [ 34] _1   S 035   48   38.48   19.08   42   67.38   18.39   [ 35]   S 012   59   64.75   8.8   59   81.69   10.19     [ 34] _2   S 036   40   62.63   20.88   42   67.38   18.39   [ 36] _1   S 013   12   3.88   0.48   15   4.46   0.36     [ 34] _3   S 037   48   4.07   0.69   42   4.16   0.6   [ 36] _2   S 014   7   3.14   0.64   15   4.46   0.36     [ 34] _4   S 038   40   4.08   0.66   42   4.16   0.6   [ 36] _3   S 015   12   3.39   0.3   15   3.91   0.57     [ 34] _5   S 039   48   3.78   0.9   42   3.96   0.66   [ 36] _4   S 016   7   3.33   0.63   15   3.91   0.57     [ 34] _6   S 040   40   4   0.72   42   3.96   0.66   [ 36] _5   S 017   12   3.82   0.61   15   3.61   0.56     [ 37]   S 041   34   4.94   2.13   32   6.53   2.37   [ 36] _6   S 018   7   2.81   0.62   15   3.61   0.67     [ 38] _1   S 042   14   135.29   25.39   14   162.92   25.57   [ 11] _1   S 019   25   25.39   5.9   25   36.25   3.45     [ 38] _2   S 043   14   8   1.36   14   8.64   0.93   [ 11] _2   S 020   36   23.61   3.45   36   36.25   2.32     [ 38] _3   S 044   14   2.92   0.35   14   2.94   0.43   [ 30] _1   S 021   25   64.6   19.41   48   65.49   16.43     [ 39]   S 045   30   68   14.86   30   48.8   16.52   [ 30] _2   S 022   25   73.64   18.95   48   77.32   16.39     [ 40] _1   S 046   30   75.27   8.89   30   83.73   6.91   [ 30] _3   S 023   25   66.64   23.51   48   72.08   17.59     [ 40] _2   S 047   30   68.7   6.17   30   75.9   4.54   [ 30] _4   S 024   25   81.45   30.03   48   92.77   15.63                         T he n ,   in  a ddit ion   to   a s s umi ng  he ter oge ne it to   s uppor the  c hoice   o f   a   r a ndom   or   f ixed   model,   r e s e a r c he r s   ne e to  gua r a ntee   that   the  da ta   is   f r e e   f r om   publi c a ti on  b ias .   P r oving  f r e e dom  f r om   b ias   us e s   identif ica ti on  ba s e on  f unne plot s   a nd  the  F a il - S a f e   f or mul a .   I de nti f ica ti on  o f   f r e e dom  of   publi c a t ion  bias   in  f unne plot s   is   ba s e on  the   s ymm e tr of   th e   point   dis tr ibut ion .   M e a nwhile,   de ter mi n ing  f r e e dom  of   publi c a ti on  bias   c a be   ba s e on  the  F a il - S a f e   f or mul a ,   na mely   the  f il e - s a f e   va lue  N> 5K+ 10  whe r e   is   the  a mount   of   da ta  [ 41 ] .     2. 3.     De t e r m in e   t h e   e f f e c t   o f   s ize   T his   r e s e a r c model  is   a   gr oup  c ont r a s model  of   s tanda r dize e xpe r im e ntal  a nd  c ontr ol  de s ign.   T he   s tanda r diza ti on  pr oc e s s   is   ne e de to  pr oduc e   pr opor ti ona a ggr e ga tes   be c a us e   the  s c a le  of   the  da ta  c oll e c ted  va r ies   [ 22] .   Af ter   the   s tanda r diza ti on  p r oc e s s   is   c a r r ied  out ,   the  da ta   c a be   c a lcula ted  to  f ind  the   e f f e c s ize   .   How e ve r ,   to  mi nim ize   bias ,   the  e f f e c s ize   a nd  s tanda r dize e r r o r   we r e   tr a ns f or med  us i ng  the   r e c omm e nde f or mul a   [ 42 ] .   T he   a na lys is   pr oc e s s   wa s   a s s is ted  by  R   s of twa r e   with  the  meta   a nd  meta phor   pa c ka ge s .   T he the  tot a l   e f f e c s ize   f indi ngs   c a be   c las s if ied  a s   in  T a ble  3   [ 43 ] .       T a ble  3.   E f f e c s ize   c a tegor ies   r e s ult s   of   meta - a na l ys is   of   c ontr a s gr oup   mode   E f f e c S iz e   C a te gor y   0 0.19   N o e f f e c t   0.20 0.49   S ma ll   0.50 0.79   M e di um   0.80 1.29   L a r ge   A bove  1.30   V e r y l a r ge       2. 4.     M od e r at or   var iab le   an alys is     T he   moder a to r   va r iable   is   a nother   va r iable   that   c a be   us e to   p r ovide  a   mor e   in - de pth  e xplana ti on   r e ga r ding  the  ge ne r a de s c r ipt ion  of   the  r ole  o f   e B ooks   in  the  lea r ning  pr oc e s s .   T he   moder a tor   va r iable   will   be   a ble  to  pr ovide  a   de e pe r   mea ning  r e late to   the  tot a e f f e c s ize   f ind ings .   I n   thi s   s tudy,   8   m ode r a tor   va r iable s   we r e   us e a s   mate r ial  f or   int e r p r e tation,   na mely  s ubjec t,   gr a de ,   type,   c ompete nc y,   in f or mat ion  ba s e ,   e B ook  im pleme ntation  e r a ,   a nd  c las s   s ize .   T he   tec hnique  f or   inf e r r ing  va r ious   moder a to r   va r iable s   uti li z e d   a na lys is   of   va r ianc e   ( AN OV A) - li ke   a na lys is   tec h niques .   T he   r e s ult s   of   a n   AN OV A - li ke   a na lys is   pr ovided  de tailed  inf or mation  on   the  pos it ion   of   e a c h   c a tegor of   mode r a tor   va r iable s .   I nter p r e tation  c r it e r ia  we r e   ba s e on  the  p - va lue.   I f   the   p - va lue  < 5%   95%   c onf idenc e   leve l”  then  it   s hows   s igni f ica nt  dif f e r e nc e s   be twe e c a tegor ies   in  the  moder a tor   va r iable   g r ou p.   T a ble   is   a   de s c r ipt ion  of   e a c moder a tor   va r ia ble.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   E lec   C omp   E ng     I S S N:   2088 - 8708         Util iz ati on  me ta - analys is   to  identif y   the  c onv e nien c e   of  e B ook s   ( v is ual  and   audio)     ( J e fr M ai lool )   533   T a ble  4.   M ode r a tor   va r iable s   M od V a r   C a te gor y   f   %   M od V a r   C a te gor y   f   %   M od V a r   C a te gor y   f   %   S ubj e c t   L a ngua ge   24   51.1%   C ompe te nc e   A tt it ude   10   21.3%   G r a de   K in de r ga r te n   4   8.5%   S oc ia s c ie nc e   3   6.4%   K now le dge   24   51.1%   E le me nt a r y   26   55.3%   N a tu r a s c ie nc e   6   12.8%   S ki ll   13   27.7%   J uni or  hi gh s c hool  ( J H S )   4   8.5%   M a th   14   29.8%   E r a   P r e  c ovi d   22   46.8%   S e ni or  hi gh s c hool  ( S H S )   8   17.0%   T ype   I nt e r a c ti ve   16   34.0%   C ovi d   19   40.4%   U ni ve r s it y   5   10.6%   N on - I nt e r a c ti ve   31   66.0%   P os c ovi d   6   12.8%   B a s e d   V is ua l   40   85.1%                   A udi o   7   14.9%       3.   RE S UL T S   AN DI S CU S S I ON   B c ons ider ing  the  c ha r a c ter   of   the  da ta,   the  da ta  a na lyze in  thi s   s tudy  wa s   h e ter oge ne ous .   How e ve r ,   s tatis ti c a pr oof   is   ne e de to  e ns ur e   the   he ter oge ne it of   the   da ta.   T he   f ir s p r oof   o f   he ter oge ne it wa s   s hown  by  the  T 2   s tatis ti c .   T he   a na lys is   r e s ult s   s howe 2   =   0. 6458  [ 0. 4323;   1. 1569 ]   >   0   s the  da ta  wa s   he ter oge ne ous .   T he   s e c ond  pr oof   wa s   ba s e on   2   s tatis ti c s .   B a s e on  the  a na lys is ,   it   wa s   identif i e that     2 =   88. 4%   [ 85 . 4% 90 . 8% ]   s that  the  da ta  wa s   he ter oge ne ous   a nd  f e ll   int the   s ubs tantially  he ter oge ne ous   c a tegor y.   T he   thi r p r oof   wa s   ba s e on  the  s tatis ti c .   T he   p - va lue  of   wa s   ve r s mall ,   it   is   c los e   to  0,   s the   da ta  wa s   he ter oge ne ous .   B a s e on   the   thr e e   metho ds ,   it   c a n   be   c onc luded   that   the   da ta  wa s   he ter oge ne ous   s the  c ha r a c ter is ti c   a s s umpt ions   we r e   s uppor ted  by  s tatis ti c a e videnc e .   T hus ,   the  s e lec ti on  of   the  r a ndom  e f f e c t   model  wa s   a ppr opr iate   to   us e   in  da ta  a na lys is   in  thi s   r e s e a r c h.     3. 1.     P u b li c at io n   b ias   Anothe r   tes that   mus be   c a r r ied   out  is   the  f r e e dom  of   da ta  f r om   publi c a ti on  b ias .   P r oving  the  f r e e dom  of   da ta  f r om  publi c a ti on   bias   wa s   c a r r ied  out  us ing  two   methods ,   na mely  f unne plot   a nd  F a il - S a f e   N.   T he   r e s ult s   of   the  a na lys is   pr oduc e a   f unne l   pl ot  im a ge   a s   in  F igur e   2 .     I ge ne r a l ,   the   point   im a ge   on   the  f unne l   plot   s howe a   s ymm e tr ica dis tr ibu ti on.   How e ve r ,   f unne l   plot - ba s e vis ua identif ica ti on  ha s   a e leme nt  o f   s ubjec ti vit be c a us e   the  dis tr ibut ion   of   point s   wa s   not  s ymm e tr ica l.   T hus ,   the  c laim   of   a   s ymm e tr ic   p oint   dis tr ibut ion   c a be   de ba ted.   T he r e f or e ,   the  c laim  of   s ymm e tr ica dis tr ibut ion  wa s   pr ove us ing  the  F a i l - S a f e   c a lcula ti on  us ing  the  R os e nthal  a ppr oa c h   method.   T he   a na lys is   r e s ult s   s howe that  the  F a il - S a f e   va l ue   wa s   N = 6171  95%   c onf idenc e   leve l .   T he   c onc lus ion  c r it e r ion  f o r   f r e e dom  f r om  pub li c a ti on  bias   is   if   N > 5K+ is   the  F a il - S a f e   va lue   a nd  is   the   nu mber   of   s tudi e s /data .   W it K = 47  then  5K + 1 = 236,   whic i s   f a r   be low  N = 6171.   B a s e on  thes e   c r it e r ia,   th e   a s s umpt ion  of   a   s ymm e tr ic  point   dis tr ibut ion  wa s   s uppor ted  by  the  F a il - S a f e   va lue  whic s howe that  the  da ta  wa s   f r e e   f r om   publi c a ti on  bias .   F r e e dom   f r o publi c a ti on  bias   indi c a tes   that  the  da ta   f r om  the   a na lys is   c a be   tr us ted  in  de s c r ibi ng   the  in f luenc e   of   us ing   e B ooks   in  the  lea r ning  p r oc e s s .           F igur e   2.   F unne l   plot       3. 2.     T ot al   e f f e c t   s ize   Af ter   the  a s s umpt ions   we r e   pr ove n ,   the  r e s e a r c he r   c a r r ied  out   a a na lys is   pr oc e s s   to  f ind  the   e f f e c t   s ize   f or   e a c s tudy   a nd   the  to tal  e f f e c t   s ize .   T he   r e s ult s   of   the   e f f e c t   s ize   pr o f il e s   a nd   s tanda r e r r or s   f r om   e a c s tudy  we r e   f ound   a nd   be c a me  the   ba s is   f or   d e ter mi ning  the   tot a l   e f f e c s ize .   T he   r e s ult s   of   the   a na lys is   s howe the  tot a l   e f f e c s ize   with   the   r a ndom   model  wa s   0 . 86   [ 0. 61 ;   1. 11]   with   a   p - va lue  < 5%   95%   c onf idenc e   int e r va l .   I t   indi c a ted   that   ther e   wa s   a   pos it ive  us e   o f   e B ooks   on  lea r ning   outcome s .   I f   put  int o   c a tegor ies ,   the  tot a e f f e c s ize   s howe that  ther e   wa s   a   lar ge   e f f e c [ 43] I mo r e   de tail,   the  r e s ul ts   of   the  a na lys is   c a be   s e e in  the  f or e s plot   in   F igur e   3 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2088 - 8708   I nt  J   E lec   C omp   E ng ,   Vol .   15 ,   No.   1 F e br ua r y   20 25 :   529 - 539   534       F igur e   3.   F or e s p lot       T he   meta - a na lys is   f indi ngs   a r e   in  li ne   with  s e ve r a pr e vious   s tudi e s   [ 9] ,   [ 44] ,   [ 45 ]   whic s tate that   the  us e   of   e B ooks   make s   a   pos it ive  c ontr ibu ti on  to   s tudent  pe r f or manc e   in  the   lea r ning  p r oc e s s .   T his   pos it ive  e f f e c is   r e late to  the  e a s e   a nd  f lexibil it of   e B oo ks   in  pr e s e nti ng  lea r ning  c ontent  to  their   us e r s .   Apa r f r om   that,   e B ooks   that  ha ve   int e r a c ti ve   f e a tur e s   c a n   a ls make   lea r ning   ti me  mo r e   e f f icie nt  a s   we ll   a s   gr ow  a nd  s tr e ngthen  the  c onne c ti on  be twe e us e r s   a nd  the  le a r ning  c ontent  in   the  e B ook.     3. M od e r at or   var iab les   a n alys is   T he   ge ne r a de s c r ipt ion  of   the  pos it ive  in f luenc e   of   us ing  e B ooks   on  the  lea r ning  pr oc e s s   c a be   f oll owe up   with   a n   a na lys is   of   othe r   va r iable s .   I thi s   s tudy,   other   va r iable s   that   we r e   a ls o   a na lyze we r e   c a tegor ize int o   moder a tor   va r iable s ,   na mely   s ubjec langua ge ,   s oc ial   s c ienc e s ,   na tur a l   s c ienc e ,   a nd   mathe matics ,   gr a de   kinder ga r ten,   e leme ntar y,   juni or   high  s c hool,   s e nior   high   s c hool,   univer s it y ,   type  int e r a c ti ve   a nd  not  in ter a c ti ve ,   c ompete nc ies   de ve loped  a tt it ude s ,   knowle dge ,   a nd   s kil ls ,   e r a   pr e   c ovid,   c ovid  a nd  pos c ovid ,   a nd   c las s   s ize   s mall  a nd  lar ge .   T he   r e s ult s   of   the  moder a tor   va r iable   a na ly s is   we r e   s umm a r ize in  the  f or e s plot   in  F igur e   4 .   T he   r e s ult s   of   the  moder a tor   va r iable   a na lys is   in  F igur e   4   s howe d   va r ious   c ondit ions   f or   e a c va r iable .   R e s e a r c he r s   f ound  that  f r om   2018  to  2023 ,   r e s e a r c on   the  in f l ue nc e   of   the  us e   of   e B ooks   on  the  lea r ning   pr oc e s s   wa s   c a r r ied  out   on  thr e e   c onti ne nts ,   na mely  As ia,   Ame r ica ,   a nd  E ur ope .   T he   s e c ond  mode r a tor   va r iable ,   na mely   s ubjec ts ,   s howe that  ther e   we r e   dif f e r e nc e s   in   the   pos it ive   e f f e c ts   of   e B ooks   in  ter ms   of   e a c s ubj e c be c a u s e   p - va lue = 0. 03 < 0. 05  95%   c onf idenc e   leve l .   I f   we   lo ok  a t   the  e f f e c s ize   f or   e a c c a tegor y,   it   s hows   that  the  pos it ive  e f f e c of   e B ooks   on  the  s c ien c e ,   s oc ial  s tu dies ,   a nd  mathe matics   s ubjec gr oups   is   r e latively  the  s a me.   M e a nwhile,   the  pos it ive  e f f e c of   e B ooks   f or   the  l a ngua ge   lea r ning  s ubjec wa s   r e latively  lowe r   than  f o r   the  other   thr e e   s ubjec ts .   T his   ha ppe ns   be c a us e   e a c s u bjec ha s   dif f e r e nt  c ha r a c ter is ti c s ,   s the  pos it ive  e f f e c of   e B ooks   on  lea r ning  in   e a c s ubjec a ls va r ies .   L a ngua ge   s ubjec ts   ha ve   a   mo r e   c ompl e r a nge   o f   lea r ni ng  dim e ns ions   c ompar e d   to   s c ienc e ,   s oc ial   s tudi e s ,   a nd   mathe matics .   T he   c ompete nc ies   a nd  s kil ls   de ve lo pe in  langua ge   s ubjec lea r ning   a r e   mor e   c omp r e he ns ive,   including  r e a ding,   li s tening,   w r it ing ,   a nd  s pe a king  in  a   wide r   c ontext  [ 46] .   Apa r f r om  that ,   the  us e   of   e B ooks   in  langua ge   lea r ning  tends   to   be   invol ve d   in  de ve lo ping  ba s ic  li ter a c a s pe c ts ,   na mely  r e a ding  [ 20]   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   E lec   C omp   E ng     I S S N:   2088 - 8708         Util iz ati on  me ta - analys is   to  identif y   the  c onv e nien c e   of  e B ook s   ( v is ual  and   audio)     ( J e fr M ai lool )   535       F igur e   4.   I nte r a c ti on  a nd  f or e s plot   of   moder a tor   v a r iable s       E duc a ti ona leve wa s   a ls one   of   the  moder a to r   va r iable s   whic s howe a   p - va lue  < 0. 01 < 0. 05   95%   c onf idenc e   leve l .   I t   mea ns   that   the r e   we r e   dif f e r e nc e s   be twe e c a tegor ies .   T he   univer s it y   c a tegor wa s   the  c a tegor with  the   highes e B ook  e f f e c c ompar e to   other   c a tegor ies .   T he   int e ns ive  us e   of   tec hnology,   e s pe c ially  e B ooks   in  lea r ning  r e quir e s   us e r s   to  be   a utonom ous   in  lea r ning.   At   the  u niver s it leve l,   s tudents   c a us e   c ognit ive  a nd   meta c ognit ive  lea r ning  s tr a tegie s   a c c or ding   to  p r e f e r e nc e s   [ 47]   to   incr e a s e   lea r ning  a c hieve ment,   one   of   whic is   by   us ing  tec hnology,   na mely  e B ooks .   T he   ne xt  moder a to r   va r iable   wa s   int e r a c ti ve   a nd  non - int e r a c ti ve   e B ooks .   T he   a na lys is   r e s ult s   s howe that  p - va lue = 0. 58 > 0. 05  95%   c onf idenc e   le ve l .   T he   r e s ult s   of   thi s   a na lys is   s howe that  ther e   wa s   no  dif f e r e nc e   in   the  e f f e c ts   of   in ter a c ti ve   a nd  non - int e r a c ti ve   e B ooks .   B oth  types   ha ve   a lm os the  s a m e   e f f e c t.   I is   s uppor ted  by  pr e vious   r e s e a r c whic s tate s   that  int e r a c ti ve   a nd  non - int e r a c ti ve   e B ooks   both   ha ve   a   pos it ive  im pa c on  lea r ning   outcome s   [ 48]   r e ga r dle s s   of   whe ther   ther e   a r e   int e r a c ti ve   f e a tur e s   in  them   or   not.     T he   ba lanc e   of   c ompete nc de ve lopm e nt  is   one   of   the   wide ly  s tudi e is s ue s   nowa da ys .   B a lanc e de ve lopm e nt  of   a tt it ude s ,   knowle dge ,   a nd   s kil ls   is   a   tar ge t   s e by   many  gove r n ments   in   the  wo r ld.   Da ta  in   the  ne twor king  p r oc e s s   a ls s howe va r iations   in   the   e xpe c ted  outcome s   f r om   us ing  e B ooks .   T he   a na lys is   r e s ult s   indi c a ted  that  p - va lue = 0. 09 > 0. 05  95%   c onf idenc e   leve l .   I mea ns   that  ther e   we r e   no  s igni f i c a nt   dif f e r e nc e s   be twe e c a tegor ies .   mor e   c ontextua c onc lus ion  s howe that  e B ooks   ha ve   the  s a me  i nf luenc e   whe us e to   im p r ove   lea r ning   outcome s   in   the   d omains   of   a tt it ude s ,   knowle dge ,   a nd   s kil ls .   T his   is   be c a us e   e B ooks   we r e   de ve loped  to   e xpa nd   the   r e a c o f   lea r ning  in   the   c las s r oom  int o   v ir tual   f o r m   [ 49]   s o   t ha they   ha ve   a   ba lanc e f oc us   on  the  domains   o f   a tt i tudes ,   knowle dge ,   a nd  s kil ls .     R e c e ntl y,   books   c ons is ted  of   two  inf or mation  ba s e s ,   na mely  vis ua a nd  a udio.   Vis ua e B ooks   a r e   a   dupli c a ti on  of   c onve nti ona pr int e d”   books   in   vir tual  f or m .   M e a nwhile,   a udio  e B ooks   a r e   the  c onv e r s ion  of   vis ua books   int a udio - ba s e or   other   f or mats   with  s tr uc tur e s c ientif ic  c ontent  li ke   books   de li ve r e by  na r r a tor s .   C ur r e nt   tec hnologi c a s ophis ti c a ti on  make s   the  oppor tuni ti e s   f or   p r ovidi ng  inclus ive  e duc a ti on  e ve gr e a ter .   T he   c ombi na ti on  o f   vis ua a nd  a udio   gives   s e ns or dis a bil it ies   opti ons   that  s uit   their   c omf or in   a c c e s s ing  inf or mation .   T he   a na lys is   r e s ult s   s ho we that   p - va lue = 0. 23 > 0. 05   95%   c onf idenc e   leve l .   I indi c a tes   that  a udio  e B ooks   a nd  vis ua e B ooks   pr ovide  the  s a me  pos it ive  im pa c on   the  lea r ning   pr oc e s s .   T he r e f or e ,   a lt hough   a udio  a nd   vis ua e B ooks   s u ppor the   a c hieve ment  of   lea r ning   objec ti ve s   in   dif f e r e nt  wa ys   a nd  dif f e r e nt   a s pe c ts   [ 50] ,   in  ge ne r a l ,   the  lea r ning  objec ti ve s   to   be   a c hieve a r e   int e gr a l ,   c ompl e menta r y,   a nd  c a nnot   be   s e pa r a ted  f r om   e a c other .     T he   r e s e a r c r e s ult s   we r e   c la s s if ied  int 3,   na mely  the  pr e - c ovid  pe r iod  be f or e   2020 ,   the  C OV I pe r iod  2020    2021 ,   a nd  the  pos t - c ovid  pe r iod  2022  a nd  a bove .   E duc a ti on  in  the  las ye a r s   ha s   be e n   ve r dyna mi c   due   to   the   2019   C ovid  pa nde mi c .   T he   lea r ning   p r oc e s s   ha s   c ha nge s o   quickly   f r o of f li ne ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2088 - 8708   I nt  J   E lec   C omp   E ng ,   Vol .   15 ,   No.   1 F e br ua r y   20 25 :   529 - 539   536   onli ne ,   blende d,   ba c to   of f li ne .   T he s e   c e r tainly  h a ve   a   lot   o f   inf luenc e   on  s tudents   a nd  tea c he r s   b e ha vior .   T he   r e s ult s   of   the  a na lys is   s howe a   p - va lue   < 0. 01 < 0. 05  95%   c onf idenc e   leve l ,   whic mea ns   ther e   wa s   a   dif f e r e nc e   in  the  inf luenc e   of   e B ooks   on  the  lea r ning  pr oc e s s   be f or e   C OV I D - 19,   dur ing  C OV I D - 19  a nd  a f ter   C OV I D - 19.   T he   im pleme ntation  of   e B ooks   dur ing  the  C ovid  pe r iod  wa s   a   pe r iod  whe the  pos it ive  inf luenc e   of   e B ooks   wa s   r e latively  s mall  c ompar e d   to  th e   pe r iod  be f o r e   a nd  a f ter   C ovid .   Dur ing  the   C OV I D - 19  pa nde mi c ,   the  e mer ge nc e   of   va r ious   ne d igi ta c omm unica ti on  tool s   oc c ur r e mas s ively  to  d e a with  dis tanc e   lea r ning  c ondit ions .   Digit a tec hnology  us e f or   lea r ning  is   c a tegor ize int s e ve r a gr oups   s uc a s   s oc ial  media ,   mes s e nge r s ,   video  c onf e r e nc e s ,   lette r s ,   a nd  c onne c ti ng  too ls   [ 51] .   T hus ,   it   make s   tea c he r s   a nd  s tudents   uti li z e   va r ious   f or ms   of   digi tal   c omm unic a ti on  tool s   a s   lea r ning  int e r media r ies   that  a r e   s e le c ted  a nd   a da pted  to  their   ne e ds ,   s they  a r e   not  only   f oc us e on  e B ooks .   T he   las moder a tor   va r iable   wa s   c las s   s i z e   whic h   wa s   us e to  identif the  s uit a bil it of   the  e B ook  ba s e on  the  number   of   s tudents   in  the  c la s s .   T he   r e s ult s   of   the  a na lys is   s howe that  the  number   of   s tudents   in  the  c las s   wa s   not  a   va r iable   that  ha d   a   pos it ive  im pa c t.   T his   c onc lus ion  wa s   ba s e on  the   p - va lue  = 0. 18 > 0. 05   95%   c onf idenc e   leve l .   I n   us ing   e B ooks ,   digi tal   tool s   tend  to   be   us e indi vidually   a nd  pe r s ona ll [ 52] .   M or e ove r ,   the   us e   of   e B ooks   is   o nly  r e late d   to   the   a va il a bil it y   of   f a c il it ies   a nd  inf r a s tr uc tur e   s the  number   o f   s tudents   in  the   c las s   is   not  a   de ter mi ning  va r iable .       4.   DI S CU S S I ON   T his   r e s e a r c s hows   that  e B ooks   ha ve   a   pos it ive  i nf luenc e   on  s tudent  lea r ning   outcome s   in  ge ne r a l .   F or   mor e   in - de pth  inf or mation,   it   c a be   e xplor e by  pa ying  a tt e nti on  to  the  r e s ult s   of   the   moder a tor   va r iable   a na lys is .   T he   r e s ult s   of   the  moder a to r   va r iable   a na lys is   s how  that  e B ooks   ha ve   a e qua ll good  inf luenc e   whe view e f r om   the   s ubjec a s pe c the  lowe s t   e f f e c t   is   in   langua ge   les s ons   e ve though   it   is   s t il in   the   pos it ive  c a tegor y ,   s c hool  leve l   the   gr e a tes e f f e c o f   e B ooks   us e f o r   s tudyi ng  a t   unive r s it ies ,   a nd   im pleme ntation  ti me   the   us e   of   e B ooks   doe s   not   ha ve   much  o f   a n   e f f e c du r ing   the  pa nde mi c .   Ap a r f r om   that,   the   r e s ult s   of   the  a na lys is   f ound  that   e B ooks   ha a e qua ll y   good  e f f e c whe view e f r om   th e   type  of   e B ook,   the  c ompete nc ies   de ve loped,   the  in f or mati on  ba s e ,   a nd  the  numbe r   of   s tudents   in  one   c las s .     T he s e   f indi ngs   c ompl e ment  va r ious   r e s e a r c c onduc ted  by  s e ve r a pr e vious   r e s e a r c he r s .   W ij a ya   e al.   [ 9]   in  their   meta - a na lys is   s tudy  f oun that  e B ooks   ha a   po s it ive  inf luenc e   on  mathe m a ti c s   a nd  S T E M   lea r ning  outcome s .   E ge r e al .   [ 53] ,   with  meta - a na ly s is ,   f ound  that  the  us e   of   e B ooks   ha s   a   pos it ive  im pa c on  the  pr oc e s s   of   c a r ing  f o r   pr e - s c hool  c hil dr e n.   M or e   s pe c if ica ll y,   it   wa s   s tate that  the  e B ook  a c ti vit wa s   a ls s upe r ior   to  the  a c ti vit of   r e a ding  pr int e s tor books .   M e ta - a na lys is   r e s ult s   t ha we r e   s im il a r   to   thos e   of   E ge r e t   al .   we r e   a ls f ound   b S a vva   e t   al.   [ 54 ]   with   s ubjec ts   of   gr a de   2   s tudents     a nd   S wa ns on  with  s ubjec ts   of   gr a de   12  s tudents   [ 20] .   T hus ,   the  ge ne r a de s c r ipt ion  of   th is   r e s e a r c is   a c c ompanie by  de tailed  f indi ngs   ba s e on  mo de r a tor   va r iable s ,   p r ovidi ng  e nr ichme nt   to  the  r e s ult s   of   pr e vious   r e s e a r c h.     T he r e   is   one   f indi ng   that   is   be yond   the   e xpe c tations   of   the  ge ne r a l   mi nds e t,   na mely   that   ther e   is   no   dif f e r e nc e   be twe e int e r a c ti ve   a nd   non - int e r a c ti ve   books .   L ogica ll y,   int e r a c ti ve   books   c a make   s tudents   mor e   a c ti ve   [ 55] .   Apa r f r om  that ,   lea r ning  mot iv a ti on  a nd  e ndur a nc e   a ls be c ome  mor e   mana ge a ble  [ 56] How e ve r ,   the  f indi ngs   f r om  the  a na lys is   s how  s o mething  dif f e r e nt .   T his   is   pa r of   the  li mi tations   of   meta - a na lys is   r e s e a r c whic make s   r e s e a r c he r s   una ble   to  c onf ir f ind ings   that  a r e   c ons ider e unus ua [ 23] .   T he   r a ti ona s e a r c f or   f indi ngs   c a be   tr a c e th r ough   va r ious   li ter a tur e   or   r e s e a r c r e s ult s   [ 57] .   T he   r a ti ona le  f or   why  int e r a c ti ve   a nd  non - int e r a c ti ve   e B ooks   do  not  pr ovide  s igni f ica nt  di f f e r e nc e s   is   the  s it ua ti ona c ondit ions   of   the   lea r ning  p r oc e s s   a nd  the  qua li ty   of   the   int e r a c ti ve   e B ook.   No   matter   how   good   the  lea r ning   m e dia  is ,   i f   the  lea r ning  s it ua ti on   doe s   not   s uppor it   then   the   r e s ult s   will   not  be   opti mal   [ 58 ] .   Apa r t   f r om   that ,   th e   qua li ty   of   int e r a c ti ve   e B ooks   c a a ls be   a   c a us e .   C r e a t ing  media   that  c a pr ovide  maximum   pos it ive  e f f e c ts   is   c e r tainly  not  e a s y.   I f   it   is   p r oduc e with   poor   qua li ty,   the   e f f e c on   lea r ning  may  not  be   opti mal   [ 59]   B a s e on  the  r e s ult s   of   thi s   meta - a na lys is   r e s e a r c h,   ther e   is   a   s tr e ngthening   of   the  a r gument   that   e B ooks   ha ve   a   pos it ive  inf luenc e   on   lea r ning .   T he   poli c y   to  de ve lop   va r ious   e B ooks   is   one   s olut ion  to   s tr e ngthening  the  qua li ty  of   the  e duc a ti ona pr oc e s s .   An  in - de pth  s tudy  is   ne e de r e ga r ding  the  pr oduc ti on  of   qua li ty  e B ooks   s that  the  potential  f or   s tudent  lea r ning  outcome s   c a be   maximi z e d.   E ve r s ubjec a nd  e ve r leve of   e duc a ti on  de f ini tely   ha s   unique  c ha r a c ter is ti c s   that  mus be   a da pted  [ 22] .       5.   CONC L USI ON   M e ta - a na lys is   r e s e a r c to  c onc lude  the   inf luenc e   of   e B ooks   on   the   lea r ning   pr oc e s s   us e s   a   r a ndom   e f f e c model  due   to  the  he ter oge ne ous   c ha r a c ter is t ics   of   the  da ta  whic h   is   c onf ir med   by  s tatis ti c s   2 2 ,   a nd  .   T he   da ta  c oll e c ted  a nd  a na lyze s howe that  it   is   f r e e   f r om  publ ica ti on  bias   with  the  s a f e   F il e .   T h us ,   the  da ta  is   f e a s ibl e   to  pr oc e e to   meta - a na lys is .   T he   r e s ult s   of   the  a na lys is   s howe that  ther e   is   a   lar ge   p os it ive”   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   E lec   C omp   E ng     I S S N:   2088 - 8708         Util iz ati on  me ta - analys is   to  identif y   the  c onv e nien c e   of  e B ook s   ( v is ual  and   audio)     ( J e fr M ai lool )   537   e f f e c a s   indi c a ted  by  a   p - va lue  < 0. 001 < 5%   95%   c onf idenc e   int e r va l”  a nd  a   tot a l   e f f e c s ize   =   0 . 86  [ 0. 61;  1. 11] .   I n   a   mor e   in - de pth  inves ti ga ti on  thr ough   m ode r a tor   va r iable   a na lys is ,   the  r e s ult s   we r e   f ound   t ha t:   i)   in   Ame r ica ,   e B ooks   did  not  ha ve   gr e a ter   inf luenc e   a s   in  As ia  a nd  E ur ope ii )   the  langua ge   lea r ning  g r oup  did  not  ha ve   s igni f ica nt   inf luenc e   a s   in   the   s c ienc e ,   s oc ial  s tudi e s   a nd  mathe matics   gr oups i ii )   univer s it ies   a r e   the  be s leve f or   im pleme nti ng   e B ooks iv)   dur in the  C OV I e r a   e B ooks   did   not  ha ve   a   b ig  in f lu e nc e a nd   v)   the r e   we r e   no   dif f e r e nc e s   f o r   e a c c a tegor y   in   t he   type   of   c ompete nc de ve loped,   e B ook   inf or mation  ba s e ,   e B ook  type,   a nd   c las s   s ize .   I c a n   be   s tate f r om   t he   late s f indi ngs   that   e B ooks   ha ve   a e qua ll y   go od  e f f e c t   on  a ll   c ondit ions   whic a r e   inf luenc e by  the  type  of   c ompete nc de ve loped,   the  e B ook  inf or mation  ba s e ,   the  type  of   e B ook,   a nd  c las s   s ize .       RE F E RE NC E S   [ 1]   J A r li nw ib ow o,  H R e tn a w a ti a nd  B K a r to w a gi r a n,  T he   im pa c of   I C T   ut il iz a ti on  to   im pr ove   th e   le a r ni ng  ou tc ome a   m e ta - a na ly s is ,”   I nt e r nat io nal   J ou r nal   of   E v al uat io and  R e s e ar c in   E duc at io n vol 11,  no.  2,   pp.  522 531,  J un.  2022,  doi :   10.11591/i je r e .v11i2.22112.   [ 2]   J A r li nw ib ow o,  H R e tn a w a ti B K a r to w a gi r a n,  a nd  G K .   K a s s ymova D is ta n c e   le a r ni ng  pol ic in   I ndone s ia   f or   f a c in pa nde mi c  C O V I D - 19:  s c hool  r e a c ti on a nd l e s s on pla ns ,”   J our n al  of  T he or e ti c al  and  A ppl ie I nf or m at io n T e c hnol ogy , vol .  98,  no.  14, pp. 2828 2838, 2020.   [ 3]   M M a r s ig it   e al . C on s tr uc ti ng  ma th e ma ti c a c onc e pt s   th r oug e xt e r na r e pr e s e nt a ti ons   ut il iz in te c hnol ogy:   a im pl e me nt a t io in  I R T  c our s e ,”   T E M  J our nal , vol . 9, no. 1, pp. 317 326, 2020,  doi 10.18421/T E M 91 - 44.   [ 4]   A N T ha nka J N a ta r a ja n,  a nd   M .   A J os e ph,   P r e f e r e nc e c ha ll e nge s a nd  s a ti s f a c ti on  w it u s in e - B ook s is   th e r e   a   ge n de r   di f f e r e nc e   a mong  oma ni   nur s in s tu de nt s ? ,   I nt e r nat io nal   J our nal   of   I nt e r ac ti v e   M obi le   T e c hnol ogi e s vol 17,  no.  13,    pp. 133 147, J ul . 2023, doi:  10.3991/i ji m.v17i 13.39409.   [ 5]   N N e w ma n,  R F le tc he r K E ddy,  C T R obi n s on,  a nd  R K N ie ls e n,  R e ut e r s   I ns ti tu te   di gi ta ne w s   r e por 2023,”   R e ut e r s   I ns ti tu te  f or  t he  s tu dy  of  J our nal i s m , 2023, doi:  10.60625/R I S J - P 6E S - H B 13.   [ 6]   S K r a us P J one s ,   N K a il e r A W e in ma nn,  N C h a pa r r o - B a ne ga s a nd  N R oi g - T ie r no,  D ig it a tr a n s f or ma ti on:   a ove r vi e w   of   th e  c ur r e nt  s ta te  of  t he  a r of  r e s e a r c h,”   Sage  O p e n , vol . 11, no. 3, pp. 1 15, J ul . 2021, doi:  10.1177/215824402 11047576.   [ 7]   J R e is   a nd  N M e o,  D ig it a tr a ns f or ma ti on:   a   me ta - r e vi e w   a nd  gui de li ne s   f or   f ut ur e   r e s e a r c h,”   H e li y on vol 9,  no 1,    pp. 1 19, J a n. 2023, doi:  10.1016/j .he li yon.2023.e 12834.   [ 8]   P C he a nd  S K K im T he   im pa c of   di gi ta tr a ns f or ma ti on  on  in nova ti on  pe r f or ma nc e   -   th e   me di a ti ng  r ol e   of   in nova ti on  f a c to r s ,”   H e li y on , vol . 9, no. 3, pp. 1 11, M a r . 2023, doi:  10.10 16/ j. he li yon.2023.e 13916.   [ 9]   T T W ij a ya Y C a o,  R W e in ha ndl a nd  M T a mur A   m e ta - a na ly s is   of   th e   e f f e c ts   of   e - B ooks   on   s tu de nt s   ma th e ma ti c s   a c hi e ve me nt ,”   H e li y on , vol . 8, no. 6, pp. 1 9, J un. 2022, doi:  1 0.1016/j .he li yon.2022.e 09432.   [ 10]   L M a nl e a nd   R P . H ol le y,  H i s to r of   th e   e B ook:   th e  c ha ngi ng  f a c e   of   book s ,”   T e c hni c al   Se r v ic e s   Q uar t e r ly vol .   29,  no.  4,   pp.   292 311, Oc t.  2012, doi:  10.1080/07317131. 2012.705731.   [ 11]   H I br a hi a nd  A S H A lq a ht a ni T he   im pa c of   a dopt in W e 2.0 - ba s e e - B ook  on  s tu d e nt   le a r ni ng  s ki ll s ,”   E ur as ia   J o ur nal   of  M at he m at ic s , Sc ie nc e  and T e c hnol og y  E duc at io n , vol . 14, no. 6, pp. 2509 2522, Apr . 2018, doi:  10.29333/ejms te /9 0085.   [ 12]   M P ha dung  a nd  S D ue r a ma e T h e   de s ig a nd  im pa c of   in te r a c ti ve   e - B ook  on  a c a de mi c   la ngu a ge   a c hi e v e me nt   to   la ngua ge   mi nor it s tu de nt s ,”   J our nal   of   P hy s ic s :   C onf e r e nc e   Se r ie s vol 1097,  no.  1,  pp.  1 9,  S e p.  2018,  doi 10.1088/17 42 - 6596/1097/ 1/ 012093.   [ 13]   K Y S a put r i,   S S a nt os o,  a nd  A .   H in dr a ya ni E f f e c ti ve ne s s   of   A R C S   ba s e e c onomi c   e - B ook  to   im pr ove   le a r ni ng   mot iv a ti on   a nd  le a r ni ng  out c ome s ,”   I O P   C onf e r e nc e   Se r ie s :   E ar th   and  E nv ir onm e nt al   Sc ie nc e vol 1808,  no.  1,  pp.  1 9,  M a r 2021,  doi 10.1088/1742 - 6596/1808/ 1/ 012031.   [ 14]   M P V id ya r a ni   a nd  H T H a r is h,  R e s e a r c in s ti tu te   s c ie n ti s ts   e - 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