“Emergency Distance Education” Model: How Normal Could The Projected New Normal Be?
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
In this opinion piece, the authors critically consider the transition to the ‘emergency model’ of distance education (DE), forced by the pandemic and associated restrictions to our daily life, paying special attention to its potential pitfalls. The authors argue in favour of more careful approach to DE design and implementation over the ‘one size fits all’ solution. The data from previous meta-analyses in the field of DE and technology integration in education are briefly summarized to provide research-based support for the following observations: (1) students’ academic achievements in DE are largely associated with the interactivity factor, which is also instrumental in preventing excessive drop-out rates; (2) the flexibility factor that largely predetermined the initial rise and rapid proliferation of DE should be maintained to avoid negative side-effects, including student’ dissatisfaction and drop-out; (3) pedagogical factors, imbedded in careful instructional design, outweigh technological affordances, especially since the latter require properly organized and managed infrastructure, adequate training for teachers an students, and sufficient time to be efficiently adopted in formal education to reveal its potential for successful teaching and learning; (4) vast variability of meta-analytical findings, even with the most favourable to DE average point estimates, do not only present educational system with pleasing promises, but also call for serious caution as the negative effect sizes are almost equally prevalent as the positive ones. In conclusion, the paper reminds educational practitioners and policy makers: what comes to life out of necessity does not necessarily present viable solutions in the long run.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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