Investigating the E-Learning Challenges Faced by Students during Covid-19 in Namibia
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, e-learning has become an increasingly important field of study that has attracted scholarly and policy makers’ attention. Many developing nations have embraced e-learning as a tool to enhance accessilibility and affordability of higher education. During the COVID-19 lockdown period, many universities across the world were forced to embrace online teachning and learning to circumvent lockdowns, social distancing and other public health interventions put in place to contain the spread of the novel coronavirus. Consequently, this study sought to establish students’ experiences with the e-learning mode during the COVID-19 lockdown in Namibia. The paper discusses the results of an online survey of 137 undergraduate students about their experiences using e-learning technologies during the COVID-19-induced university closures. An online survey instrument was created on Google forms and a link distributed to students through WhatsApp class groups. Quantitative data were presented through frequency tables and figures, whilst we adopted thematic content analysis to analyse qualitative data. The results of the survey indicate that mobile devices remained the primary computing device used to access academic information. An analysis of the study results led to the emergence of five themes, viz, e-learning system accessibility, e-learning platform layout, resources to access Internet and network, isolation and home environment that captured student challenges with online classes. This paper argues that e-learning is still faced by a myriad of challenges that need to be addressed if it has to be a success. Furthermore, we advance the argument for mobile learning as a viable option for Africa due to the ubuiquity of mobile devices.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».