Perceptions of Business Students toward Online Education before and in Transition Period of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Covid-19 affects our lifestyles dramatically. It also affects the education styles. Spurred by the Covid19 pandemic, most of the learning in a traditional classroom setting were transferred to online format. This study was designed to assess the students’ perception on the traditional and online learning before Covid-19 pandemic and in transition to the Covid pandemic when all classroom learning is closed and transferred to online based learning. Students were sampled to obtain their general perceptions regarding traditional and online learning. The data were collected via an online survey during October/November 2019 and March/April 2020. Findings indicate that the perceptions of students changed negatively in transition period. A large majority of students agreed before Covid-19, but they disagreed in transition period on the following: online education increases learning levels; students learn more with online courses; zoom is much better than learning in the classroom environment; online courses are easier than traditional courses; I would recommend taking online courses instead of in class courses to a friend or colleague; and I would like to take my other courses in online form. The results show that a sudden change to the system will negatively impact the students and it did not allow time for students to adjust to the change. They are simply not ready to take all the courses online. However, students all agreed the use of technology in classroom increases their engagement and interest in the subject matter
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».