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Enregistrement W4200581503 · doi:10.5539/elt.v15n1p118

Investigation of Teacher Support and Teacher Training During the COVID-19 Pandemic: Tools and Skills Moving the Classroom Forward

2021· article· en· W4200581503 sur OpenAlexvenueno aff
Wannaprapha Suksawas, Sita Yiemkuntitavorn

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology-Enhanced Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCurriculumThe InternetMathematics educationMedical educationDistance educationMicroteachingTeaching methodPedagogyComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teaching remotely from home is now compulsory for lecturers as schools across the globe have closed due to the COVID-19 pandemic. A marriage of technology and teacher training is required to help educators deliver lessons effectively online. This research aimed to 1) investigate the type of technological support teachers need to teach online during and after the COVID-19 pandemic; 2) identify the type of teacher training needed during and after the pandemic; and 3) assess teachers’ satisfaction towards their training in relation to their needs. This study utilized a mixed methods research design and included a sample of 59 teachers studying for a Master’s degree in Curriculum and Instruction, majoring in English language at an open university in Thailand. Data were analyzed using the Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) to compute means and standard deviations. In addition, qualitative data derived from a questionnaire were analyzed using typological analysis. The research findings showed: 1) the “fundamental technologies” teachers need for online teaching include computers or other computing devices, a reliable and stable-as-possible internet connection, a microphone, and a headset and camera; and 2) the task of implementing engaging lessons online and supporting students to use ICTs for projects or class work placed particular training demands on teachers. Specifically, they required: (1) training to build knowledge of the basic functions for undertaking virtual teaching and learning; (2) access to meaningful and relevant content to create lessons for students, and (3) online worksheets and projects for students.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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