Online Learning via Microsoft TEAMS During the Covid-19 Pandemic as Perceived by Kuwaiti EFL Learners
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Covid-19 pandemic made a sudden shift of all ages to online learning and distance learning instructions. However, there is a paucity of research to address the possible impacts of the pedagogical shift integrated into new online platforms on learning, interaction, and assessment, especially in higher education settings from the vantage point of EFL students. Framed in a descriptive quantitative study, the main objective of this study includes two folds: a) to identify the possible effects of online learning via Microsoft TEAMS platform during the COVID-19 pandemic on assessment, interaction, and learning English as a foreign language from EFL students’ perception and b) to reveal the possible significant correlation between learning, interaction and online assessment via Microsoft TEAMs. Data were collected using a developed questionnaire consisting of 30 items focusing on three dimensions: interaction, learning, and assessment among 440 EFL students whose major was English at the College of Basic Education in Kuwait. At the significance level of 0.01, the results revealed the effect of online learning via Microsoft TEAMS during the COVID-19 pandemic on learning of English skills, students’ interaction and achievement assessment as perceived by the EFL students in the English Language Department in the CBE was rather high, moderate and moderate and moderate respectively. There is a strong/high statistically significant correlation between Interaction and Assessing (r = 0.538), interaction and Learning (r = 0.747). There is a statistically significant moderate correlation between Assessing and Learning (r = 0.467). This study is of some pedagogical and assessment ramifications for EFL contexts in the pandemic era.
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.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle