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Enregistrement W3036732630 · doi:10.5539/jel.v9n4p1

The Effect of Coronavirus (Covid19) Outbreak on Education Systems: Evaluation of Distance Learning System in Turkey

2020· article· en· W3036732630 sur OpenAlexvenueno aff
Enes Beltekin, İhsan Kuyulu

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEducation Practices and Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistance educationPsychologyViewpointsTest (biology)StatisticsNormalityNormality testSocial distanceMathematics educationInterpersonal communicationSample (material)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Social psychologyMathematicsStatistical hypothesis testingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to Covid19, measures have been taken to minimize interaction, maintain social isolation, and ensure interpersonal social distance. As a result of these decisions taken by the authorities, educational activities in Turkey were suspended at first. After some time, lessons were given in the form of distance learning on digital platforms. This research was carried out to evaluate the efficiency, positive and negative aspects of the distance learning system, and its shortcomings from the viewpoints of the students. 594 students, 139 of whom are from private universities, 455 of whom are from state universities, faculties of physical sciences and sports schools, participated in the study in the 2019-2020 academic year. In the research, a survey program known as “Web-Based Instructional Attitude Scale” was used to collect data for the purpose of the research. The data obtained at the end of the research was analyzed with the SPSS 22 statistics program and the significance level was taken as 0.05 among the variables. In order to get an idea about the distribution of the data, firstly the normality of the distributions, and then the skewness and kurtosis tests were examined. According to test results, Independent Sample T test was performed in binary comparisons, One-Way Variance Analysis analysis in multiple comparisons, and correlation test was used to determine the relationship between variables. According to the answers given by the students who participated in the study, although they now ensured that their education activities continue without disruption; It has been determined that the courses taught in the form of distance learning are not as effective as face-to-face education, they are insufficient in terms of efficiency for students, and technical problems in the system negatively affect students’ motivation to learn. As a result, no matter how practical the distance learning system is during times of crisis, it may not be as efficient as face-to-face education, and it requires more technical development and always be ready for use.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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