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Enregistrement W3191219523 · doi:10.5430/wjel.v11n2p62

Foreign Language Students’ Voices on Blended Learning and Fully Online Classes during the COVID-19 Pandemic

2021· article· en· W3191219523 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel Ginting, Fahmi Fahmi, Yusawinur Barella, Andini Linarsih, Beny Hamdani

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSketchBlended learningPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Computer scienceGovernment (linguistics)PerceptionMathematics educationDescriptive statisticsFace-to-faceDistance educationMultimediaPsychologyEducational technologyMedicineMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the restrictions of direct interactions during the pandemic, educational practices have massively and simultaneously shifted to remote teaching. Remote teaching is to some extent often viewed as an ineffective means of instructional delivery. It lacks the kind of interactions between teachers and students that are primarily found in traditional classrooms. In addition to ubiquitous technical hindrances, many educators find students' learning progress hard to monitor in remote teaching. The obstacles in remote teaching have prompted the government and educators to explore the possibilities of holding face-to-face meetings in a blended learning format amid the pandemic. This paper is aimed to present a sketch of students' perceptions of the possibilities of combining face-to-face classes with online learning during a pandemic. Using online surveys for data gathering and descriptive statistics for data analysis, this study found that students’ perception of current emergencies influences their preferred mode of instructional delivery. The students appear to be much more tolerant of numerous hindrances in remote teaching than the potential risks of COVID-19 transmission. Most students in this study preferred fully online learning to blended learning. For them, health is the top priority.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,365 · 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'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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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