Higher Education in China, a Paradigm Shift from Conventional to Online Teaching
Notice bibliographique
Résumé
The entire education system, from elementary school to higher education, distorted during the lockdown period. The latest 2019 coronavirus disease (COVID-19) is not only recorded in China, but also globally. This research is an account of the online teaching paradigm assumed in the teaching method by most of universities in China and subsequent tests over the course. It looks forward to offering resources rich in knowledge for future academic decision-making in any adversity. The aim of this research paper is to explain the prerequisites for online education and teaching during the COVID-19 pandemic and how to effectively turn formal education into online education through the use of virtual classrooms and other main online instruments in an ever-changing educational setting by leveraging existing educational tools. The paper uses both quantitative and qualitative research approaches to analyses the views of online teachers and students on the learning regime, with specific attention to the online learning regime implementation process. In the midst of the COVID-19 outbreak, the purpose of this article is to provide an in-depth overview of online learning. These activities took place during a time of isolation, including the creation of a link between the process of change management and the online learning process in the education system to tackle current issues of academic interference and, however, the re-establishment of educational practice and debate as a normal system of procedural education.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 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 ».