MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4212788819 · doi:10.18178/ijiet.2022.12.3.1611

Transition from Face-to-Face Teaching to Online Teaching in Times of Pandemic

2022· article· en· W4212788819 sur OpenAlexaffabout
Danielle Morin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Information and Education Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFace-to-faceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Online teachingPandemicFace (sociological concept)Mathematics educationPsychologyMedical educationTransition (genetics)Distance education2019-20 coronavirus outbreakHigher educationComputer scienceMedicinePolitical scienceSociologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The education systems around the world have had to adapt quickly to find ways to offer university programs remotely in the face of the Covid 19 pandemic. Without the proper preparation and sufficient knowledge, instructors learned to teach online during the Winter 2020 semester to allow students to complete their courses when campuses suddenly closed as a safety measure. Normally many weeks of preparation would have been necessary to redesign a course to be efficiently offered online. This paper studies some aspects of the transition from Face to Face teaching in the Fall 2019 semester to Face to face / Online teaching in the Winter of 2020 (beginning of the pandemic) to completely Online teaching in the Fall 2020. This transition is examined in a Managerial Analytics course offered in the first semester of an MBA program at a Canadian University. A survey administered at the end of each semester reveals different levels of students’ anxiety, modification in the communication tools utilized, changes in intensity of weekly study hours and expected recollection of the material learned in the course, a year after completion. Additional variations are also observed by gender.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,377 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Information and Education TechnologyMême sujetCOVID-19 and Mental HealthTravaux en français237 207