The COVID-19 Period: A Crisis for on-Site Learning or an Opportunity for Optimal Distance Learning? Examination of Student Attitudes
Notice bibliographique
Résumé
This study, which explores student attitudes to online learning, is based on a psychoanalytic theory (Existence-relatedness-growth, ERG) on relatedness and growth, developed by American psychologist Clayton Alderfer. The purpose of the study was to examine whether online learning is merely a short-term temporary solution necessitated by the COVID-19 crisis, or will it enable a transformation of teaching and learning patterns in educational systems in the post-COVID era? What is students’ personal preference regarding online learning after having inadvertently experienced it? What dimension of online teaching was meaningful for them: social presence, instructional-cognitive presence, emotional-personal presence? The research population consisted of 306 students, with a mean age of 15.5. Only 85% of the students who participated in the study had technological resources for online learning at home. About 41% of the students preferred lessons that combine online teaching with frontal teaching in the classroom. In addition, the dimensions of online teaching reported by students as meaningful were, in descending order, social presence (M = 3.54), emotional-personal presence (M = 2.96), and instructional-cognitive presence (M = 2.73). The research findings might have an effect on policy makers in education with regard to maintaining an “innovative pedagogy” aimed at shaping students’ image in order to prepare them for the new post-COVID era. In this period of global crisis, online learning afforded students innovative learning, where students enhanced their awareness of the significance of social presence, which was more meaningful than the dimension of instructional-cognitive presence. The significance of interpersonal interaction in teaching and learning received support, more so than ever before.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| 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 | 0,002 | 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 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 ».