MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4212885937 · doi:10.1111/bjet.13205

An exploration of instructors' and students' perspectives on remote delivery of courses during the COVID‐19 pandemic

2022· article· en· W4212885937 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Educational Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Guelph-Humber
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Flexibility (engineering)Asynchronous learningThematic analysisAsynchronous communicationDistance educationPandemicOnline learningMedical educationComputer scienceEducational technologyPsychologyBlended learningMathematics educationMultimediaQualitative researchTeaching methodSynchronous learningMedicineSociologyCooperative learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The world‐wide pivot to remote learning due to the exogenous shocks of COVID‐19 across educational institutions has presented unique challenges and opportunities. This study documents the lived experiences of instructors and students and recommends emerging pathways for teaching and learning strategies post‐pandemic. Seventy‐one instructors and 122 students completed online surveys containing closed and open‐ended questions. Quantitative and qualitative analyses were conducted, including frequencies, chi‐square tests, Welch Two‐Samples t ‐tests, and thematic analyses. The results demonstrated that with effective online tools, remote learning could replicate key components of content delivery, activities, assessments, and virtual proctored exams. However, instructors and students did not want in‐person learning to disappear and recommended flexibility by combining learning opportunities in in‐person, online, and asynchronous course deliveries according to personal preferences. The paper concludes with future directions and how the findings influenced our planning for Fall 2021 delivery. The video abstract for this article is available at https://www.youtube.com/watch?v=F48KBg_d8AE . Practitioner notes What is already known about this topic Emergency Remote Teaching (ERT) allowed institutions across the world to continue teaching and learning at all levels of education during the COVID‐19 pandemic. However, this form of delivery, created under conditions of uncertainty, was developed out of an urgency to keep education going rather than maintaining it at the same level. What this paper adds This study comes after ERT, and is situated between ERT and the return to campus, with some social distancing restrictions still active, in a delivery method widely viewed as “remote delivery”. This is a case study of an entire Canadian higher education institution that implemented remote learning for over one full academic year, documenting and examining instructors' and students' experiences and challenges of the remote learning course delivery format. Quantitative and qualitative data were collected to provide a holistic overview of instructors' and students' experiences of delivery method and assessments including the use of face‐tracking proctoring software. Implications for practice and/or policy Compared to ERT, remote delivery was a thoughtful and deliberate way to transform in‐person courses into virtual learning experiences. Instructors and students were able to successfully replicate many features of in‐person learning and assessments experiences in remote delivery of courses by using effective online tools to teach and learn. As a result, instructors and students called for the use of elements of remote delivery to create more flexible learning opportunities by combining in‐person, live streaming, and asynchronous learning options.

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 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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,366 · 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