Sudden Shift to Distance Learning: Analysis of the Didactic Choices Made by Italian Secondary School Teachers in the First COVID-19 Lockdown
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Following China, the next severely affected country due to the COVID-19 epidemic was Italy. In consideration of the increasing number of infections, the government via the Ministerial Decree (DPCM) of March 2020 established various restrictive measures for the entire Italian territory, even involving the closure of schools. Hence, for the first time, the Italian school system had to adopt distance learning. The mixed methods research in this context involves a non-probabilistic sample of 6,384 secondary school teachers answering a questionnaire issued from 5 August to 1 September 2020, and 30 telephone interviews were conducted among those who had made themselves available during the compilation of the questionnaire to be contacted for the qualitative part of the research. Therefore, the answers collected in the report 1 relay what happened in the second quarter of the school year from 2019 to 2020, the period of the first lockdown in Italy, through which we try to particularly understand the didactic activities implemented by teachers, the main decision maker of the choices, the assessment methods, the autonomy of teachers in managing distance learning and the teachers’ training needs.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».