Transition to online learning during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the new pandemic reality that has beset us, teaching and learning activities have been thrust online. While much research has explored student perceptions of online and distance learning, none has had a social laboratory to study the effects of an enforced transition on student perceptions of online learning. PURPOSE: We surveyed students about their perceptions of online learning before and after the transition to online learning. As student perceptions are influenced by a range of contextual and institutional factors beyond the classroom, we expected that students would be overall sanguine to the project given that access, technology integration, and family and government support during the pandemic shutdown would mitigate the negative consequences. RESULTS: Students overall reported positive academic outcomes. However, students reported increased stress and anxiety and difficulties concentrating, suggesting that the obstacles to fully online learning were not only technological and instructional challenges but also social and affective challenges of isolation and social distancing. CONCLUSION: Our analysis shows that the specific context of the pandemic disrupted more than normal teaching and learning activities. Whereas students generally responded positively to the transition, their reluctance to continue learning online and the added stress and workload show the limits of this large scale social experiment. In addition to the technical and pedagogical dimensions, successfully supporting students in online learning environments will require that teachers and educational technologists attend to the social and affective dimensions of online learning as well.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».