The Disadvantages of Distance Education Implementation, During the Covid-19 Pandemic: Greek Teachers’ Opinions
Notice bibliographique
Résumé
In Greece, as in several countries all over the world, schools were closed due to the COVID-19 pandemic, in the 2019-2020 school year. The Greek Ministry of Education tried to operate online platforms so that students could have access to education. The teachers managed to respond to this challenge using mainly their own resources while most of them had not received any relevant training. A nationwide survey was designed investigating teachers' views on distance learning disadvantages. 515 teachers working in Greek primary education sector - both at kindergartens and primary schools- participated in the research. Their answers show five main disadvantages from the distance learning implementation at school education: (a) deficit in the interaction and communication among students and among the teacher and his/her students, (b) the teaching methods used were mainly teacher-centered despite the prescripts of the National Curriculum, (c) inequalities that arose for specific social groups of students, (d) schools’ deficits in infrastructure and insubstantial teachers’ in-service training regarding I.C.T. use, and (e) teachers’ concern about the protection and the maintenance of students’ personal data. Despite these disadvantages mentioned, teachers do not overlook the fact that the distance education implementation during the Covid-19 pandemic was principally an attempt to psychologically empower students learning.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| 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 | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 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 ».