Impact of COVID-19 on Formal Education: An International Review of Practices and Potentials of Open Education at a Distance
Notice bibliographique
Résumé
In terms of scale, shock, and disenfranchisement, the disruption to formal education arising from COVID-19 has been unprecedented. Anecdotally, responses from teachers and educators around the world range from heightened caution to being inspired by distance education as the “new normal.” Of all the challenges, face-to-face and formal teaching have been most heavily affected. Despite some education systems demonstrating resilience, a major challenge is sustaining quality and inclusiveness in formal education suddenly delivered at a distance. In probing these issues, this article profiles international perspectives on the role of open education in responding to the impact on formal school and higher education caused by the COVID-19 pandemic. We proceed by highlighting and analysing practices and case studies from 13 countries representing all global regions, identifying and discussing the challenges and opportunities that have presented themselves. Reports cover the period from the beginning of 2020 until 11 March 2021, the first anniversary of the COVID-19 outbreak as declared by the World Health Organization. In our comparative study, we identify seven key aspects of which three (missing infrastructure and sharing OER, open education and access to OER, and urgent need for professional development and training for teachers) are directly related to open education at a distance. After comparing examples of existing practice, we make recommendations and offer insights into how open education strategies can lead to interventions that are effective and innovative—to improve formal education at a distance in schools and universities in the future.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».