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Enregistrement W3206162570 · doi:10.21608/jftp.2021.78946.1144

EFL Teachers' beliefs and Challenges towards Technology-Integrated Online Classrooms during the Covid-19 Pandemic at Ahram Canadian University

2021· article· en· W3206162570 sur OpenAlexaboutno aff
هدي علي علي

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology-Enhanced Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Exploratory researchPsychologyOnline learningMathematics educationMedical educationSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakFace (sociological concept)PedagogySociologyComputer scienceMedicineMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractThe Covid-19 pandemic has offered us a challenging opportunity to pave the way for introducing digital learning. The unexpected shift of teaching the English language from face-to-face classroom to online learning activities through digital platforms has raised significant challenges for English teachers and students. Thus, the current study aims to investigate the EFL teachers' beliefs towards the effectiveness of technology-integrated online classrooms and the challenges they experienced during the Covid-19 pandemic. The study adopts an exploratory sequential design whereby online questionnaire and interviews were used to come up with a comprehensive report on the impact of technology-integrated online classrooms during the Covid-19 pandemic and the EFL teachers' challenges faced in online teaching. For data collection, 48 instructors at the English language department, Ahram Canadian University, participated in the study. Due to the pandemic lockdown, the study took place in the spring semester of the academic year 2020. The current study focused on addressing the following questions: Is technology-integrated online classroom beneficial during the Covid-19 pandemic?

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,313
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
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