Saudi EFL Primary School Teachers’ and Parents’ Perceptions of Online Assessment During COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Since March 2020, the world has been impacted by the COVID-19 pandemic, which resulted in sudden school closures and a rapid transition from traditional face-to-face education to a new model of online learning and assessment. The present study analyzes two cohorts—primary-school EFL teachers and students’ parents—regarding the perceptions they have had and the challenges they have faced when assessing young EFL learners online during COVID-19. A specific aim of the study is to identify primary-school EFL teachers’ perceptions of the online methods used in assessing young EFL learners in the Riyadh region of Saudi Arabia. The research follows a quantitative method involving a convenience-sampling method for the selection of the study’s participants. A total of 34 primary-school EFL teachers and 20 parents of young learners who are studying online in primary public schools were the main participants of the study. The researcher used a survey-based method involving a five-point Likert scale to collect data from the participants. The surveys were distributed online via the social-media application WhatsApp. The statistically analyzed responses yielded two types of descriptive statistics: frequencies, and percentages. The results show that both the teachers and the parents perceived online assessments as more convenient, fun and interactive than traditional paper-based assessments. Furthermore, both the teachers and the parents associated online assessments with serious challenges, such as cheating and technical problems. And teachers held positive views of various online methods and techniques for the assessment of young EFL learners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».