A global outlook to the interruption of education due to COVID-19 pandemic: Navigating in a time of uncertainty and crisis
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
Uncertain times require prompt reflexes to survive and this study is a collaborative reflex to better understand uncertainty and navigate through it. The Coronavirus (Covid-19) pandemic hit hard and interrupted many dimensions of our lives, particularly education. As a response to interruption of education due to the Covid-19 pandemic, this study is a collaborative reaction that narrates the overall view, reflections from the K12 and higher educational landscape, lessons learned and suggestions from a total of 31 countries across the world with a representation of 62.7% of the whole world population. In addition to the value of each case by country, the synthesis of this research suggests that the current practices can be defined as emergency remote education and this practice is different from planned practices such as distance education, online learning or other derivations. Above all, this study points out how social injustice, inequity and the digital divide have been exacerbated during the pandemic and need unique and targeted measures if they are to be addressed. While there are support communities and mechanisms, parents are overburdened between regular daily/professional duties and emerging educational roles, and all parties are experiencing trauma, psychological pressure and anxiety to various degrees, which necessitates a pedagogy of care, affection and empathy. In terms of educational processes, the interruption of education signifies the importance of openness in education and highlights issues that should be taken into consideration such as using alternative assessment and evaluation methods as well as concerns about surveillance, ethics, and data privacy resulting from nearly exclusive dependency on online solutions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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