Education in Poland during Covid-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and purpose. Due to the outbreak of Covid-19 pandemic polish government in March 2020 decided to directs students to remote learning. This condition last -with minor exceptions- one and half year.Material and method. The aim of the study was an evaluation of public experience and attitude towards online learning.Results. All the respondents between March and May 2020 learned via online devices. The average note for e-learning was 2,99 in a 5-grade scale, while a score for stationary learning was 3,84. Students motivation, engagement and stress level decreased during remote-learning. 43% students claimed, that their marks improved during that time. The main disadvantages of online school were too much time spent in front of the screen and monotony of the lessons. Among the advantages was for example time for additional hobbies. Realisation of practical activities was more difficult or impossible for 74,9% of the respondents. Almost one quarter of the people did not have adequate home conditions to study online. Practical activities were often difficult or impossible to realise.Conclusions. Online learning was a necessity during the pandemic, however this type or gaining knowledge has both advantages and disadvantages. It influenced not only scientific issues, but also students’ motivation and sociopsychological aspects. To conclude, twice as many students prefer stationary than online learning – respectively 39,7% vs 21,1%.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».