Exploring the Adoption and Usage of Learning Management System as Alternative for Curriculum Delivery in South African Higher Education Institutions during Covid-19 Lockdown
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
This study adopted a discursive approach to review the use of the Learning Management System (LMS) popularly known as 'Moodle’ in most South African universities. Moodle as fondly called is one of the online tools that can be effectively used to deliver learning activities as well as online learning assessments to implement curriculum delivery without borders or disruptions during the COVID-19 lockdown across the globe. The author highlights various extant studies on the usage and adoption of LMS into teaching and learning for effective implementation in higher institutions of learning. LMS is a global online tool that has been in use for decades in various higher institutions of learning across the developed countries. It has proved to be an efficient learning platform that has impacted significantly the education sector in these developed countries, as learning experiences are provided to diverse students at their comfort zones. With the break of the COVID-19 pandemic that affects the global world, teaching and learning in most parts of the developed countries continue to be facilitated through various online approaches that include LMS in the developed countries. Unfortunately, the pandemic lockdown in many developing countries like South Africa grossly impacted the delivery of curriculum and educational activities in various learning institutions for several months. The continuous presence of COVID-19 led the South African Department of Higher Education and Training to review approaches to curriculum delivery to salvage academic activities. Thus, declared online learning as an alternative to face-to-face curriculum delivery in higher institutions. The adoption of LMS results as the best approach to engage students in full teaching and learning activities.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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