The Adoption of Online Learning during the Pandemic: Issues, Challenges, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
The Covid19 Pandemic has shifted the entire momentum of the traditional education processes into an environment where students experience difficulties in the E-Learning program. This study determines the challenges encountered in the duration of the E-learning and its' effect on students' perceived learning and satisfaction during the Pandemic. The investigation study formulated an aggregate of 313 respondents on a snowball inspecting strategy. Frequency and simple percentage, weighted mean, Chi-Square Test of Independence, and One-way ANOVA were used to treat and interpret the data. The findings revealed that the students encountered difficulties through course quality, peer interactions, learning diversification, user-friendliness, and course design. Additionally, it was revealed that how they perceived these difficulties affects their perceived learning and satisfaction in the E-learning process. It was found out also that a higher level of challenges would associate with dissatisfaction and lower student perception in education. The study concluded that E-learning is a platform that should be present in the teaching and learning modalities in all institutions regardless of the situation. Additionally, the course quality, peer interactions, learning diversification, user-friendliness of the process, and its course contribute to increasing the student's perceived satisfaction in E-learning. Generally, the impact of the Covid 19 pandemic provides a manifestation that to improve student perceived learning and satisfaction; there is a need to intensify the execution in the administration, teachers, and the learning management systems used in a Higher Education Institution.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».