College faculty experiences with online teaching during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The COVID-19 pandemic led to a rapid transition in operations for higher education institutions. The delivery of traditional teaching methods shifted to online instruction. Much of the research has explored student experiences during COVID-19 pandemic. The purpose of this project was to explore faculty experiences with COVID-19 in a Midwest state within the United States.Methods: The team utilized a convenience sample of faculty employed at colleges and universities in a Midwest state that taught in the spring of 2020. An email was sent to the faculty, informing them about the nature and purpose of the study and the criteria for participation along with a link to the survey. The survey was a 33-item online survey utilizing Qualtrics®.Results: The sample size for this study was N = 329. Majority of respondents (n = 89) felt that the transition to online learning was difficult. Lastly, common challenges reported were communication with students and peers and isolation.Conclusions: Understanding faculty experiences during the COVID-19 pandemic is essential to future teaching curriculum. The majority of faculty felt that transition to online learning was difficult and affected their mental wellbeing. Communication with students was identified as the biggest challenge for faculty. Yet, faculty felt as though student grades were not affected. As future curriculum and faculty experiences are explored, an emphasis on improving student-faculty communication must be priority. Exploration regarding mental wellness services and resources should be considered for faculty within higher education institutions.
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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 | 0,015 |
| 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 | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».