Instructional and Business Continuity Amid and Beyond COVID-19 Outbreak: A Case Study from the Higher Colleges of Technology
Notice bibliographique
Résumé
With the announcement of COVID-19 as pandemic, and the call for social distancing, academic institutions reacted by shutting campuses and calling for the shift to virtual online delivery. In HCT, we conducted this study in an effort to sustain success in these global challenging times of crisis that is informed by strategic foresight.HCT called for an all-online delivery starting March 22, 2020 after a two-day pilot in the preceding week. HCT readiness is a result of orchestrating: an ecosystem perspective on digital transformation, a forth-looking institutional strategy that has technology utilization as a major pillar, an education technology strategy, and a comprehensive set of intelligent learning tools.Forward-looking scenarios were designed based on two critical uncertainties: (1) COVID-19 longevity and (2) socio-economic disruption. These scenarios are: Divine Mercy, Recovery Mode, New Norm, and Survival of the Fittest. Subsequently, the features of each scenario are assessed for implications on HCT’s business and support operations, and the proactive strategies are documented to cope with these implications.During the full online delivery mode period, HCT recorded 86% satisfaction amongst its faculty and 54% amongst its student body, delivered 234,000 hours through 61,000 online classes, and delivered over 21,000 hours of online professional development (PD). Over the same period, more than 1900 non-faculty employees have been running business as usual from home.Envisioning future scenarios and preparing the organization for them is a practice that should be deployed in parallel to emergency response efforts to ensure successful business continuity.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».