Is There a Change? Distance Education Studies in COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
With the Coronavirus epidemic in China at the end of 2019 and in the rest of the World in the first quarter of 2020, all educational institutions started to give distance education partially or completely. Institutions were not ready for such a process, and they failed to the necessary preparations. That's why these applications are called emergency distance education. As a result, for the evaluation of distance education practices during the pandemic period, a number of studies have been published and continue to be conducted. Evaluation of these publications with content analysis will be very important in analyzing this period in the future. In this respect, the purpose of this study was to perform the content analysis of the articles related to distance education practices in the pandemic period. As a result of the search done using the Scopus database, a total of 180 articles were examined within the scope of the present study. The articles were examined in terms of country, number of times of citation, keywords, participants, data collection tools, variables / research interests, research designs and methods. Consequently, it was seen that the publications were mostly done in the USA; Opinion, Reflection and Review studies were conducted and cited most; that mostly the keywords of learning, online, education and covid-19 were used; that the participants were mostly undergraduate students; that the most frequent data collection tool was questionnaire; and that the most frequent dependent variables were engagement, readiness, perception and self-efficacy. The findings obtained were discussed in line with the related literature, and various suggestions were put forward.
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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 | 0,011 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».