Determining the Views of Teachers on the Transition to Digital Transformation in Education During the Pandemic Process: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
In today’s world, where people live together with technology, digitalisation is increasingly taking its place as an indispensable part of our lives. However, rapid developments and changes in technology have led to compulsory digitalisation processes in all sectors. In addition to the pandemic process, digital transformation has now become a necessity. The pandemic threat faced by countries has affected many sectors, especially the education sector. In this context, it has become a necessity to take the necessary measures in the education sector, which affects a large audience. The first of these measures is the emergency distance education plan. Undoubtedly, it is clear that every stakeholder of education is affected by the emergency distance education plan that has come with the pandemic process. The most important of these stakeholders are undoubtedly teachers. In light of all this information, this study aimed to determine the views of teachers on the transition to digital transformation in education during the pandemic process. The research is an example of a qualitative case study. A semi-structured interview form was prepared by the researcher to determine the teachers’ views on the subject. Data were collected using the semi-structured interview form. As a result, the teachers emphasised that they see the transition to digital transformation in education as a necessity, especially during the pandemic process, but they need more in-service training to keep up with this transformation.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».