The Current Status of E-learning and Strategies to Enhance Educational Competitiveness in Korean Higher Education
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine the current status of e-Learning in Korean higher education and find ways to encourage the further use and development of e-Learning systems that aim to enhance Korea's academic competitiveness. A total of 201 universities in Korea (27 national and public, 163 private, and 11 national universities of education) were examined in this study. At the time of the study, 85 percent of the universities and colleges had investigated implemented e-Learning. There were special e-Learning teams in most national and public universities, as well as private universities and colleges. Findings from this study found that both teachers and learners alike, lacked meaningful support systems and opportunities to actively participate in e-Learning programs. Although such lack of support was found to be endemic, such lack of support and opportunity was found to be more accute in private universities, private colleges, universities of education, than mid-sized, small-sized, and provincial universities and colleges. Except for a few mid- and small-sized universities and colleges, most large universities and colleges were equipped with technical support such as infrastructure and operational platforms. These same schools, however, did not provide institutional support, nor did they employ appropriate policies needed to further the quality and enhancement of e-Learning offerings. Also, there was no meaningful link found between schools and industry, nor was there adequate financial support in place for the implementation of e-Learning systems, simply because many universities failed to allocate sufficient funding for e-Learning.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle