Adapting to Teaching During a Pandemic: Pedagogical Adjustments for the Next Semester of Teaching During COVID-19 and Future Online Learning
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
COVID-19 has altered public health higher education and its impact on pedagogy will be felt long into the future. In response to social distancing measures, teaching academics implemented a number of changes to curricula. It is important to better understand and begin to evaluate these changes, as well as set a course for future changes to public health curricula both during and after the pandemic to best enable transformative learning. Teaching academics have an understanding of academic hierarchies and student perceptions and are well placed to provide insights into current and future changes to pedagogy in response to the pandemic. A survey was developed to examine changes that academics had made to their teaching in response to COVID-19. Responses were received from 63 public health teaching academics from five universities in Australia, the United States, and Canada. Public health teaching academics rapidly implemented a number of changes to their teaching, including alterations that enabled online teaching. The great majority of changes to teaching were related to tools or techniques, such as synchronous tutorials delivered in a video meeting room. There remains further work for the public health pedagogy community in reevaluating teaching aims and teaching philosophies in light of the COVID-19 pandemic. This could include examination of the weighting of different topics, including communicable diseases, in curricula. A series of questions to assist academics reformulating their curricula is provided. Public health teaching evolved rapidly to meet the challenges of COVID-19; however, ongoing adaptation is necessary to further enhance pedagogy.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 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