Coronavirus (COVID-19) and Online Studying Cas’s Study Alasala University KAS Law School
Notice bibliographique
Résumé
The first quarter of 2020 is one of the most difficult times for the region and whole world. Wherethe epidemic (COVID-19) invaded the world and thus affected many aspects of human aspects: interms of low industrial production, the global economy stopping work, and educational aspects closedto students. All educational institutions modified their academic assessments, and then educationalprograms were modified during this period. As stakeholders and management of higher educationinstitutions do not have another option is to take advantage of Internet and new technologies, andtherefore go to online learning to continue academic activities at all levels of education around theregion and the whole world.The study aims at assess whether students in KSA, especially Alasala University in general, and inparticular the College of Law, if they are satisfied with the “group” online learning experience in highereducation institutions, therefore, the study used an online survey to investigate the level of satisfactionwith online learning and how students adapt to these “new initiatives”.The study undertakes a case study of a law school within a leading university such as Alasala, which hasimplemented a quality system. The study reviews the development of the quality system and examinesthe concept of service quality in law education. The aim of this study is to address the paucity of servicequality research in law education in this region. Empirical research is used to determine the factorsthat influence student evaluation of service quality. With data collected from 664 students, the studyidentifies six factors that influence students’ evaluations of service quality. Research implications of thestudy are then discussed. The study results indicate that the implementation of online learning programswas a very impressive idea as the majority of students included in the sample supported the initiative.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».