Challenges Experienced by Students Studying through Open and Distance Learning at a Higher Education Institution in Namibia: Implications for Strategic Planning
Notice bibliographique
Résumé
Online learning remains one of the most powerful enablers and accelerators for realising higher education studies by enhancing teaching by means of innovative technologies and pedagogies. However, the success rate of students studying through Open and Distance Learning (ODL) remains very low. Therefore, institutions of higher learning in Namibia should continuously establish and assess the challenges affecting the students who opt to study via distance mode to devise strategies required to address such challenges. The objective of this study was to understand the challenges experienced by students studying through ODL at Higher Education Institution (HEI) in Namibia and establish the challenges they face. A qualitative, phenomenological, explorative, descriptive and contextual research strategy was employed in this study to explore and describe challenges experienced by students’ studying through ODL at HEI’ satellite campus in Namibia. A purposive sampling was utilised in the selection of participants. Data were collected from participants using semi-structured interviews with nine participants. Three themes were identified, namely, the reasons why students chose to study through ODL programme, challenges experienced by students studying through ODL and mechanisms for improvement. The findings of this study call for well-articulated plans and actions to address the challenges faced by students studying in the distance e-learning mode. The study recommended that both Lecturers and ODL programme Administrators should undergo refresher training on distance education annually to ensure that they are aware and can address the challenges faced by their students.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».