MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4307030464 · doi:10.34190/ecel.21.1.886

Reshaping academic ways of being and doing

2022· article· en· W4307030464 sur OpenAlexaff
Marie J. Myers

Notice bibliographique

RevueEuropean Conference on e-Learning · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFutures studiesContext (archaeology)Isolation (microbiology)Observational studyPsychologyEmpirical researchPublic relationsControl (management)SociologyEngineering ethicsPolitical scienceEpistemologyManagementComputer scienceMedicineEngineeringHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After a critical review of the impact of change on people’s lives, we report on an empirical study highlighting three major aspects of academic life that the pandemic affected, providing supporting examples. The method used is first textual analysis for the critical review based on what the literature identifies as difficulties brought about by change (CBIA, 2022; Senge, 1990). The empirical study is of a qualitative nature (Creswell, & Poth, 2018) based on the analysis of observations in a personal journal, and aims at uncovering academic concerns during the pandemic. The findings will be valuable to academics to reshape their ‘new normal’. Results include for the theoretical part of the literature review the fact that change impacts people and one cannot come back to prior positioning. Several findings from the analysis of the observational notes are centered around three main areas. The first issue was due to the short time span for new implementations and hence no time for foresight. This encompasses consequences of trial and error, more administrative control, and uncertainty of outcomes with contradictory discourses been held. Added to that there was a human cost that far exceeded what would normally be the case. For instance academic colleagues quitting or retiring early, unevenness in support provided, isolation in some cases compared to overabundance of support in others, perhaps even favoritism. The third major observation pointed to consequences on the instructional context. In this case, a number of positive outcomes were noted. More effort was placed on student engagement and learning, and it was all made visible. More activities were devised based on gaming strategies, and serious work was made more motivating. A better feel for knowledge integration was possible due to on-line learning for students who put some effort into it. Some observations however led to drawing conflicting conclusions. Finally, we discuss new future pathways. For instance, it is important to develop self-regulation in students and resilience for all concerned. There also appears to be a need to provide active support to everyone on an on-going basis as we move past the crisis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Conference on e-LearningMême sujetCOVID-19 and Mental HealthTravaux en français237 207