Exploring Experiences of Accounting Student Teachers with Digitally Mediated Learning: A Phenomenological Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Conducted against the backdrop of forced online learning imposed by the COVID-19 pandemic, this study sought to explore the learning experiences of accounting student teachers with digitally mediated learning. Anchored in phenomenological research design, focus group interviews were used to generate qualitative data from purposefully selected accounting student teachers while member checking was used for validation. Content analysis of data revealed sufficient concurrence in the phenomenological voices of students that they experienced anxiety, stress, isolation, demotivation and lack of contact with their classmates. In mitigation of these experiences, the study recommends that lecturers need to develop learning material with which students can interact meaningfully, and create and maintain a live, interactive virtual learning environment in which student learning is monitored and evaluated continuously. The students appreciated the flexibility of digitally mediated learning and its provision for real opportunities for learning beyond the physical learning environment. The study found that digitally mediated learning creates a platform for a creative, innovative and non-contact learning environment in the new educational dispensation of the COVID-19 pandemic era. It therefore calls for a radical paradigm shift in the pedagogical assumptions and practices of lecturers towards a student-centred virtual learning environment which thrives on digital technology.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».