Means to Cope with Difficulties Related to Online Learning Experience during the Pandemic: A Focus Group Interview Study with College Students
Notice bibliographique
Résumé
Higher education organizations worldwide, including those in South Korea, are currently facing a major global health crisis caused by coronavirus disease-19 (COVID-19) since the spring 2020 semester. This study aimed at determining the difficulties that college students perceive in online courses, what strategies they use to cope with the problems they encounter, and what policies they demand the university to implement to enhance the situations. Six students (both undergraduate and graduate) from a university in a metropolitan area in South Korea participated in a series of focus group interview (FGI) sessions. The study conducted its sessions on October 11, 14, 21, and 22, 2021 in the university. Due to the distinct features of the online learning environment, students reported that they have major difficulties in staying academically motivated, suffer from fatigue and boredom, and have a hard time utilizing studying strategies. To cope with the current situation, the results revealed that students voluntarily form study group sessions with peers, and demand the university to provide them with a series of psychological therapy sessions as well as group study sessions. Educators and university leaders may apply the study results in order to better support their college students, so that they would be able to cope with these unprecedented pandemic-related problems, particularly regarding the online learning experience. Adequate supports provided to both instructors and students by reorganizing IT equipments and operating systems would result in better facilitation of online learning.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».