Interaction Identified as both a Challenge and a Benefit in a Rapid Switch to Online Teaching during the COVID-19 Pandemic
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
The recent emergence and subsequent global spread of COVID-19 has forced a rapid shift to online and remote learning at veterinary schools. Students in a Bachelor of Veterinary Medicine program were taught using a real-time online platform for one semester, with recorded synchronous lectures and tutorials, virtual laboratories, and clinical skills classes where possible. Students in all years of the program were surveyed twice, 8 weeks apart to assess their perceptions of online teaching and to identify challenges they experienced. Using a 10-point Likert scale, students agreed that they could achieve their learning outcomes using online learning with no more difficulty than with face-to-face teaching, allocating average scores of 7.6 and 8.2 at each time point. Students were overwhelmingly positive about the impact of online teaching on time-management of their learning due to the loss of travel time. They enjoyed aspects of teaching such as recorded lectures, online polls quizzes, and chat boxes that allowed more student-focused learning. However, there were concerns about the reduction in face-to-face interactions including loss of classroom atmosphere and reduced interaction with peers. Students experienced technical problems in a median of 20% of lectures (range 10%-50%) at the first survey and 10% at the second (range 10%-50%). Increased use of strategies to optimize peer interactions is recommended to facilitate student learning using online platforms. Moving forward beyond the pandemic, allowing flexible time management and a shift toward student-centered learning using strategies such as flipped classrooms may be beneficial.
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 | 0,007 | 0,016 |
| 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 | 0,001 |
| 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