Superintendents' Experiences with Distance Learning Practices in K–12 Public-School Districts in New York During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
In early March 2020, the United States was first faced with the COVID‑19 virus, which became a pandemic affecting 216 countries across the globe (Worldometers.info, 2020). This pandemic impacted approximately 1.5 billion learners globally by schools’ closures and revised practices (United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization [UNESCO], 2020), and it required social distancing practices and school closures across the U.S. (Lieberman, 2020). Due to closures, public-school districts were tasked with creating immediate solutions for seamless learning. Many public-school districts implemented distance learning practices to meet the needs of quarantined students. The sudden shift from a traditional, in-person classroom to a distance learning setting challenged both faculty and students. This qualitative case study examines how superintendents in K–12 public schools shifted from on-site learning to distance learning practices during the pandemic. Thirty superintendents from K–12 public-school districts in two suburban counties of New York participated in an online survey. By mid-March 2020, according to the findings, distance learning was implemented in varying degrees. In addition, the study found that most faculty were prepared for online learning through professional development. Parental support, technology, and the inability to work independently were barriers to student learning. The findings suggest ramifications from the delivery of distance learning in the first months of the pandemic. In addition, the study found a need for increased professional development and solutions to distance learning barriers.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».