Online Learning During the COVID-19 Pandemic: Benefits and Challenges for EFL Students
Notice bibliographique
Résumé
Online learning has been a vital tool to be used during the COVID-19 pandemic, and many research studies have been conducted on this topic from different perspectives. However, it can be argued that it is important to identify and evaluate the students’ experience especially those of them who are experiencing online learning for the first time. Therefore, the purpose of this study was to evaluate Saudi EFL learners’ experience towards the rapid shift to an entirely online learning environment. Specifically, this study aimed to identify the benefits and the challenges of online learning during COVID-19 and compare the traditional way of face-to-face learning to online learning from the students’ perspective. The research method employed for this paper was a quantitative method in terms of a questionnaire. The questionnaire contained 15 items and was utilized to identify the benefits and challenges that the students have faced during their online learning experience. Participants were 72 Saudi EFL learners in their preparatory year at a Saudi higher education institution. Major findings revealed a number of benefits of online learning, such as: “Easy access to online material”, “Ability to record meetings and sessions”, and “Retrieve information”. On the other hand, technical problems were the most reported challenge for students, in addition to lack of interaction with teachers. Based on the research findings, several suggestions and recommendations were presented to enhance the effectiveness 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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».