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Enregistrement W3195418742 · doi:10.5539/hes.v11n3p125

Transformation of Higher Education into New Normal

2021· article· en· W3195418742 sur OpenAlexvenueno aff
Osman Ferda Beytekin

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariety (cybernetics)Higher educationNonprobability samplingSociologyQualitative researchPedagogyPandemicPublic relationsPsychologyMedical educationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceMedicineSocial sciencePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this qualitative study was to get a better understanding of faculty members' views on the future of higher education by their first-time online teaching experiences during the Fall 2021 academic semester, which was impacted by the COVID-19 pandemic. Due to the outbreak's rapid and widespread dissemination, it created a unique phenomenon that had a significant impact on faculty members who had no prior experience teaching courses entirely online. In order to conduct this qualitative research, purposive sampling was used to choose ten faculty members from a variety of disciplines who had at least ten years of experience teaching in a traditional classroom setting at a public university in Izmir, Turkey. Faculty members were asked about the future of higher education in the aftermath of the COVID-19 pandemic. Apart from that, each faculty member was asked to discuss how the mandatory shift to online education altered their teaching style and how institutional help impacted their experiences throughout the pandemic. As a consequence of their observations and statements of their perspectives on events they witnessed and personally experienced, the key issue of "transformation of higher education with hybrid perspective" developed as a central theme. The data analysis revealed the following subthemes: "educators on the internet," "sustain and evolve," and "university support". These findings may be applied in a variety of contexts, including educational leadership and the design of hybrid and online courses, among other applications in higher education.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,362 · 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'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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