Suspending Classes Without Stopping Learning: China’s Education Emergency Management Policy in the COVID-19 Outbreak
Notice bibliographique
Résumé
Against the backdrop of the COVID-19 outbreak, an emergency policy initiative called “Suspending Classes Without Stopping Learning” was launched by the Chinese government to continue teaching activities as schools across the country were closed to contain the virus. However, there is ambiguity and disagreement about what to teach, how to teach, the workload of teachers and students, the teaching environment, and the implications for education equity. Possible difficulties that the policy faces include: the weakness of the online teaching infrastructure, the inexperience of teachers (including unequal learning outcomes caused by teachers’ varied experience), the information gap, the complex environment at home, and so forth. To tackle the problems, we suggest that the government needs to further promote the construction of the educational information superhighway, consider equipping teachers and students with standardized home-based teaching/learning equipment, conduct online teacher training, include the development of massive online education in the national strategic plan, and support academic research into online education, especially education to help students with online learning difficulties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».