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Enregistrement W4283718351 · doi:10.5430/jct.v11n5p15

“Switching to the Online MA TESOL Program”: Experiences and Decision-Making Processes of International Learners

2022· article· en· W4283718351 sur OpenAlexvenueno aff
Luis Miguel Dos Santos

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWoosong University
Mots-clésCurriculumFlexibility (engineering)Medical educationPsychologyDistance educationSocial distancePedagogySocial mediaSociologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Mathematics educationPolitical scienceMedicineManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic changed the curricula and mode of instruction for many postgraduate taught and research programs. Before the pandemic, many MA TESOL programs included on-campus tutorials as requirements, as the curricula were designed based on on-campus activities. However, as the United Kingdom restricted face-to-face teaching due to social distancing, most of the courses were switched to online learning platforms during the pandemic. Although most courses returned to on-campus teaching during the 2021/2022 academic year, a group of East Asian international students decided to continue their MA TESOL program online as an alternative option. The purpose of this study is to understand the experiences and decision-making processes about this group of MA TESOL students and their decisions to finish their degrees via the online completion option. In line with social cognitive career and motivation theory, the results indicated that flexibility, career development through online learning options, and concerns about job security were the main three themes that arose within this group of students. The outcomes provide suggestions to university leaders and program directors in regard to developing additional online courses and programs to meet the needs of adult and postgraduate students who cannot attend on-campus courses, particularly MA TESOL learners.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,347 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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