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Enregistrement W3170579969 · doi:10.9734/ajess/2021/v17i430426

Perceptions of Students from Northwestern Romania on Online Education during the Pandemic COVID-19

2021· article· en· W3170579969 sur OpenAlexaff
Bogdan-Vasile Cioruța, Marius Mesaroș, Monica Lauran, Mirela Coman, Alexandru Lauran

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Education and Social Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology-Enhanced Education Studies
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfographicContext (archaeology)PandemicRomanianPsychologyPerceptionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Sample (material)Medical educationAnonymityPedagogyMathematics educationGeographyMedicinePolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current spatio-temporal context, in which the didactic activities in our country (Romania) are still carried out, is, beyond its form of social experiment, a form devoid of spiritual content. In the transition from classical to modern, through multimedia technologies, the interactions based on the teaching-learning-assessment activity are severely widowed by the physical lack of those closely involved in the educational system. In such a context, considered to be still cloudy, unsettled, the level of perception of those trained is questioned. Thus, through this study, our emphasis and attention fall on how online education is received, accepted, or not among Romanian students; for the study being interviewed only the students from the third year of study, from various specializations (technical and non-technical), aged over 21-22 years. This study took place between November 2020 and February 2021, on a sample of 463 students. Only students with whom the teachers had contact, who actively participated in online courses, seminars, and laboratories (especially computer-assisted training seminars), participated and were interviewed. The whole debate focused on the students' report on the teaching activity carried out exclusively online. Their answers, under anonymity and voluntary commitment, being an overview, which we decided to present both descriptive (only fragments) and infographics (only a summary of answers).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,394 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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