A Paradigm Shift of Learning in Maritime Education amidst COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
AbstractThis paper aimed to determine the maritime students’ readiness to cope with the abrupt paradigm shift from face-to-face to online learning for the first time in maritime education amidst the outbreak of the COVID-19 pandemic. It utilized a descriptive-normative approach where incoming 2nd year and 3rd-year maritime students were the respondents. Data gathering was online using a survey questionnaire in Google Forms. Statistical tools used were frequency count, percentage and a 5% margin of error in projecting students’ population throughout the schoolyear 2020-2021.The study showed a majority or 7 of 10 among maritime students were not ready to cope with the paradigm shift on the basis of not having a computer of their own for school works; no internet connectivity at home; no access to internet shops; and personal wellbeing. Almost 3 of 5 preferred face-to-face learning. Participation was limited with only the maritime students while everybody was under the community lockdowns for safety and health reasons. Internet connectivity of the students also was a limiting factor.A catch-up framework in maritime education for SY 2020-2021, 2021-2022, and 2022-2023 addresses problems relative to the start of SY 2020-2021 by delaying it to January 2021. This will give the maritime students inclusive opportunities to graduate within the prescribed period despite the impact of the COVID-19 pandemic. The government, school authorities, parents and faculty members also benefit from this framework once adapted.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».