Understanding the Most Important Facilitators and Barriers for Online Education during COVID-19 through Online Photovoice Methodology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There are three main research goals in this study including (a) understanding the most important facilitators (support, strength) and complicators (barrier, concern, issues, problems) for online or distance education during COVID-19 from the unique perspective of college students, academicians, and teachers through Online Photovoice (OPV); (b) advocating with the volunteer participants and partners as allies to share the results with the key people and institutions through online avenues to enhance facilitators and address complicators; and finally, (c) investigating participants’ attribution of facilitators and complicators based on Ecological Systems Theory (EST) levels. The researchers utilized the adapted Turkish version of OPV to collect and used Online Interpretative Phenomenological Analysis (OIPA) to analyze the data. Community-Based Participatory Research (CBPR) grounded in EST constructed the theoretical framework for the research. In total, 115 participants completed and consented for the study. Sixteen main facilitator-related themes emerged, and the five most expressed were having technology (n = 31, 35%), internet (n = 28, 32%), communication (n =18, 20%), emotions (n = 17, 19%), and economic resources (n = 16, %18). Thirteen main complicators-related themes emerged, and the five most reported barriers were lacks of technological resources (n = 41, 47%), internet (n = 40, 46%), appropriate learning environments, learning opportunities (n = 32, 36%) appropriate resources for online or distance education (n = 18, 20%), and interaction (n = 14, 16%). Participants attributed the facilitator and complicators to EST levels respectively as follows: individual/intrapsychic factors (84%; 69%), microsystem (45%; 59%), exosystem (36%; 43%), and macrosystem (34%; 44%). The researchers provided practical recommendations. The researchers obtained an institutional review board approval for this study.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle