Impact of Emergency Remote Education in the 2021 COVID-19 Pandemic: A Case of Higher Education Students in the Department of Mechanical Engineering
Notice bibliographique
Résumé
The higher education in Taiwan was forced to begin an unprecedented large-scale distance teaching emergently due to the outbreak of the COVID-19 pandemic in May 2021. This research accordingly intended to realize what the students had been experienced and the mechanical engineering at a private university of technology was investigated. There are five aspects surveyed and quantitatively their satisfying order from high to low is the following: learning resources, synchronous distance teaching, final assessment, learning effectiveness, and school equipment. Next, the qualitative data shows that most students embraced freedom and liberation at the beginning of the sudden implementation of the six-week emergency distance education, and soon discovered that the pressure of learning had become greater. Reasons include easy distraction at home, increased assignments, and relatively difficult online communication, etc. In summary, the participants have the highest satisfaction with "learning resources", although there are still students who complained that they can only access the visual classroom by poor facilities, like mobile phones (6% of the participants who cannot access computers/laptops for learning), old-fashioned computers, or no internet at home. It shows the limitations of unfair resources to online learning. Furthermore, the learning effect is the second-worst, showing that although the students have mastered the skills for synchronous remote education in the six weeks, most of them still prefer to return to the familiar and reliable face-to-face classroom, owing to the difficulties in communication, hardware, and software conditions. Finally, some suggestions for the college students to prepare for the uncertain future are provided based on the study conclusions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».