Views of Sports Sciences Students About Distance Education During Covid-19: SWOT Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study is aimed to examine the views of the students of the Faculty of Sports Sciences on distance education with SWOT analysis and to evaluate the current circumstance. The phenomenology design was used in the study. The research group consisted of 62 students studying at Afyon Kocatepe University Faculty of Sport Sciences located in a town in the Aegean region in Turkey. In collecting the data, the personal information form created by the researchers and the semi-structured interview form was used, and the data obtained were analyzed by content analysis and descriptive analysis technique. As a result of the findings, it was seen that the views of the students studying in the field of sports sciences on the strengths of distance education provided the best conditions in the Covid-19 process, gained experience in synchronous-online courses and the online system, and to reinforce the knowledge by making use of projects and assignments. Views on the weaknesses of distance education were expressed as the inability of every student to benefit from the right to education under equal conditions, difficulties in accessing the internet, and lack of materials. Besides, the views on the opportunities of distance education were determined as good management of the process, planning the applied courses face-to-face, that is, choosing the hybrid system, motivating the students for the assignments and projects, and making up compensatory programs applied to solve the problems. Socialization of students, unsuitable working environment, anxiety, and negative views of the society towards the education system were recorded as threats and dangers.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».