Evaluation of Students’ Remote Learning Experience of Learning Arabic as a Second Language During the Covid-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of the Covid-19 global pandemic was followed by restrictions on social contact and interaction. Online remote learning was implemented all levels of school and universities in Saudi Arabia. In tertiary education, where Arabic is taught as a second language (ASL) with extensive interaction between the teacher and students, remote learning has specific advantages and disadvantages. This study aimed to investigate the success of remote learning, its influence upon learners’ attitudes, and its potential difficulties in implementation. Quantitative research was conducted on a sample of 236 students who had combined experiences of offline and online study during 2020 in their second semester at the Arabic Language Institute for Non-Native Speakers’. An online survey was administered consisting of three domains: students’ satisfaction with remote learning, obstacles faced, and students’ perceptions towards evaluation; students’ responses were measured using a Likert scale. The results demonstrated that there was hesitation about student satisfaction, as the result was moderate in general. Moreover, the study revealed difficulties included internet connection issues, the access and availability of remote learning, insufficiency in personal expression, and difficulties with technological devices. The results also showed that the students were dissatisfied regarding to the evaluation and assessment methods used in remote learning.
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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 | 0,002 | 0,029 |
| 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 | 0,000 | 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 ».