Agility in Teacher Training: Distance Learning During the Covid-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The outbreak of the Covid-19 pandemic forced the world to respond in new and unconventional ways. Quick thinking and unusual flexibility were required whilst operating under conditions of uncertainty and fear. This article deals with agility in the implementation of distance learning during the Covid-19 pandemic as it occurred at Ohalo College of Education with the outbreak of the epidemic in Israel in March 2020. Within 48 hours from the moment that Israel’s government announced a nation-wide lockdown, the College shifted from frontal teaching and learning to social distancing and distance teaching. The College adopted agile leadership that led to moving 700 courses to distance learning and teaching, with 150 lecturers and 1,500 students in their homes; the semester continued, but differently, in light of the lockdown and limitations ordered by the government. It is clear that such swift organization, executed with maximum flexibility, did not benefit from proper planning and was far perfect. This article offers a look at academic agility as demonstrated during the transition of a college of education to distance learning under emergency conditions. It will be examined through an analysis of survey responses from students. The goal of the survey was to assess students’ attitudes toward the implementation of this strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».