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Enregistrement W3172335760 · doi:10.5539/mas.v15n4p1

Assessment for the Evaluation of E-Learning and Teaching by the Quality Matter Standards Post COVID-19

2021· article· en· W3172335760 sur OpenAlexvenueno aff
Hind Abdelmoneim Khogali

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology-Enhanced Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChristian ministryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Quality (philosophy)PandemicMedical education2019-20 coronavirus outbreakMathematics educationPsychologyMedicinePolitical sciencePhysicsVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On 18 March, the WHO announced that COVID-19 was a global pandemic, and the Ministry of Health instituted a COVID-19 lockdown. After the period of restrictions ended, blended learning was initiated at the universities. The research aims to evaluate the responses of students, teachers, and quality units in the teaching and learning process by Quality Matter standards. The survey was constructed using a Google form. The research recorded positive data in most of the Quality Matter Standards (QM) in Architecture Engineering Program applied by 95%. Some weakness points were identified 5% and are discussed in this paper. The results by (QM) St1 (2.7/3), St2 (2.6/3), St3 (2.6/3), St4 (2.6/3), St5 (2.6/3), St6 (2.5/3), St7 (2.6/3), St8 (2.7/3). General conclusions are added for teachers to be applied to e-learning education.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,599
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,420 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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