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Enregistrement W3185561326 · doi:10.5430/ijhe.v11n1p71

Exploring the Adoption and Usage of Learning Management System as Alternative for Curriculum Delivery in South African Higher Education Institutions during Covid-19 Lockdown

2021· article· en· W3185561326 sur OpenAlexvenueno aff
Bongani Thulani Gamede, Oluwatoyin Ayodele Ajani, Olufemi Sunday Afolabi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology-Enhanced Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLearning ManagementCurriculumGlobeExtant taxonDeveloping countryBlended learningCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Online learningHigher educationE learningPandemicBusinessMedical educationPolitical scienceEducational technologyPublic relationsComputer scienceEconomic growthMedicinePsychologyPedagogyMathematics educationMultimediaEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations62
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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