Global Perceptions of Faculties on Virtual Programme Delivery and Assessment in Higher Education Institutions During the 2020 COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Amidst the outbreak of COVID-19 worldwide, virtually all national governments declared a “lockdown” of all institutions in a bid to curtail its spread. This posed serious challenges to programme delivery and assessment in Higher Education Institutions (HEIs), with foreseeable long and short-term consequences. This study investigated the effectiveness of virtual programme delivery and assessment in Higher Education Institutions (HEIs) during the COVID-19 (Corona Virus) pandemic, from a global perspective. The study assesses the success rate of virtual teaching and learning via various online platforms that were set up to make up for time lost due to the unanticipated global HEIs closure. Organisational Change Theory was used to inform the study, within the confines of simple qualitative research approach. Data were collected using interview while participants were selected through convenience sampling technique via online platforms such as the reputable online academic community, email, WhatsApp, and the UNESCO website. Data were analysed using thematic analysis. The findings revealed disparities in responses to virtual learning across HEIs and national contexts. Training and re-training of lecturers and students, and the provision of virtual learning enabling infrastructure, were recommended to mitigate similar situation in future.
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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 | 0,016 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».