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Enregistrement W4205928485 · doi:10.5539/jel.v11n1p132

Online Learning via Microsoft TEAMS During the Covid-19 Pandemic as Perceived by Kuwaiti EFL Learners

2022· article· en· W4205928485 sur OpenAlexvenueno aff
Amel AlAdwani, Anam AlFadley

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology-Enhanced Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PerceptionMicrosoft OfficeEnglish languageDistance educationMathematics educationMedical educationEnglish as a foreign languageComputer scienceMedicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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