COVID-19 Pandemic and Possible Futures of Adult Online Learning in Higher Education : Six Trends That Could Shape the Future
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has had and will have, profound effects on adult education (Boeren, Roumell & Roessger, 2020; Kapplinger & Lichte, 2020) and online learning practices. The impact was unprecedented and led to the largest and quickest transformation of pedagogic practice ever seen in contemporary universities (Brammer & Clark, 2020). Although it is too soon for a full assessment, the first step is to gain insight into an understanding of the macro trends taking shape inside and outside the walls of institutions and then explore how these trends may affect the future. Against this background, a question arises: How is the COVID-19 pandemic shaping the future of adult online learning in higher education? Drawing on adult education and higher education scholarly and practitioner literature published over the last year, the purpose of this paper is threefold: (i) in the context of the COVID-19 pandemic, to identify and analyze emerging trends that could shape the future of adult online education in higher education, (ii) to analyze these trends over a longer time span in the literature, and (iii) to explore the possible futures of adult education and online learning in higher education.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».