Emergency Remote Teaching in Higher Education During Covid-19: Challenges and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
The third quarter of 2020 marks the closure of on-campus face-to-face pedagogies in South Africa’s institutions of higher learning due to Coronavirus disease (COVID-19). The need to maintain social distancing necessitated the transition to emergency remote teaching. A few institutions of higher learnings could move their classes effectively to online and distance education platforms because of their pre-existing experience and some grapple with managing the ‘new normal’. This article reflects on the challenges and opportunities of an emergency remote teaching in institutions of higher learnings during the COVID-19 pandemic. The article adopted a qualitative approach through relevant literature and policy reviews to critically analyse emergency remote teaching during the era of COVID-19. The findings indicate that some staff and students experience challenges related to the lack of resources and exposure to remotely use information and communication technology. The article acclaims that institutions of higher learnings should acquire suitable information and communication technology equipment and develop the requisite facilities, implement rules and regulations for their availability, and adequate maintenance. This recommends promoting technologically compliant ethics within the institution, provide easy access to teaching and learning by both students and academic staff at an affordable and fixed (secure) cost in safe, conducive, and unrestricted environments for students.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».