Student Response to the Integration of Online Education in High School Physics Classrooms: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
In response to the COVID-19 pandemic, high school classrooms in the province of Quebec had to switch to a half-in-person and half-online attendance, reducing in-person class sizes to follow the physical distancing requirements. With very few studies examining this education model, this study aims to investigate the teacher and student response, as well as observe its impact on student engagement within the high school physics classroom. Ten students in the same Grade 11 physics classroom participated in this case study. Two surveys, completed at the beginning and end of the 2020 fall semester, respectively, were used to evaluate the progression of the student’s physics interest, study habits, preferred learning methods and engagement in online and in-person settings over the course of the semester. Additionally, the instructor and five students volunteered to be interviewed. These interviews provided a deeper understanding of the survey data, as well as insight on the student’s emotional response to their new classroom setting. Results indicated that while the majority of the participants preferred to attend classes in-person, the half/half model was highly ranked, as a significant portion of the students mentioned its advantages. Technical difficulties, isolation and the increased workload were the main reasons for the lower motivation to attend school online. However, most students enjoyed the increased efficiency, schedule flexibility, comfort, and the ability to simultaneously cooperate with peers during teacher-led lectures when attending classes online. The students’ motivation to take the course, and their overall satisfaction and criticism of the course was found to be independent of the classroom setting and of the students’ main learning type – be it visual, auditory or kinetic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».