Challenges Faced by Students During the Covid-19 Lockdown: Rethinking the Governance of Higher Education in Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
Change which is inevitable due to the changing needs of individuals and the society usually comes with some challenges. Knowledge and understanding of these challenges are relevant for effective implementation and efficient outcome. This study examined the extent to which challenges faced by students during the lockdown period will inform policy makers on restructuring the governance of higher education in Cameroon. The study adopted a cross-sectional survey research design of quantitative approach. Questionnaire was used to collect data from 1029 postgraduate students. The statistical package for social science (SPSS) version 23.0, frequency counts and percentage were used to analyse the closed-ended questions while the thematic approach was used to analyse the open-ended questions. The Spearman’s rho test which is a non-parametric test was used to test the hypothesis. Results revealed that lockdown period significantly affected students’ learning in higher education institutions in Cameroon and this effect was very strong justified with an R-square value of 0.826, P = 0.000, far < 0.05 and a high Chi-Square value of 964.612 at a degree of freedom of 81. This effect is related to the challenges faced with respect to knowledge and skills in online learning, access to online resources and management of online studies.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| 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 | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».