Online Learning Amidst COVID-19 Emergency: A Case of the University of Malawi’s School of Education
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores faculty members’ concerns and level of preparedness for open and distance learning (ODL) at the University of Malawi’s School of Education during the recent Covid-19 pandemic within a context that considers ODL as a means of mitigating the impact of the pandemic on teaching and learning. Data were gathered through semi-structured interviews with four experienced academic leaders within the school of education. The Concerns Based Adoption Model (CBAM), particularly stages of concerns, served as a framework to understand the faculty’s concerns about the implementation of ODL initiatives. Inductive and deductive analysis approaches were used to analyse the interview transcripts to identify emerging themes. Deductive analysis revealed that faculty members expressed several concerns such as awareness, informational, as well as consequences concerns as they talked about their feelings and attitudes towards the implementation of ODL. Inductive analysis on the other hand revealed that faculty members’ perceptions such as minimal preparation, negative orientations, and lack of policy awareness hamper the implementation of ODL. These findings underscore the importance of members’ orientation change to ensure effective implementation of ODL in contexts like the institution under study. We discuss these and propose that professional development could help members develop positive attitudes towards ODL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».