Percepción de los estudiantes sobre la educación en línea en Nicaragua
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to evaluate students´ perceptions about different aspects (self-evaluation, co-evaluation, pedagogical mediator, academic content and virtual classroom) related to the implementation of e-learning in National Autonomous University of Leon, Nicaragua as part of the national educational Project called Universidad Abierta en Linea de Nicaragua (University Online Opened of Nicaragua) for the first quarter of 2017, where state universities offer complete online careers and courses for free, under the same educational platform. An online survey of 24 items was applied at the end of the first quarter. Univariate analysis was applied, calculating frequency distribution, central tendency (mean, median and mode) and dispersion (standard deviation). Means of Global and categories were calculated. The global mean of the positive perceptions was 55.9%. The categories with the highest percentage of positive perception were Co-evaluation (61.6%) and Virtual classroom (60.04%); in an intermediate point, the categories Academic content and Pedagogical mediator got a 55.44% and 53.9%, respectively. While the category Self-evaluation got only a 48.7% of positive perceptions. As conclusion, more than 50% of National Autonomous University of Leon, Nicaragua ´s virtual career students have positive perceptions in 4 of 5 aspects of the e-learning´s implementation. The outcomes obtained have contributed to detect weaknesses in the virtual teaching-learning process, from the didactic planning to pedagogical mediation, giving us inputs to the continuous improvement.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».