Benefits and Challenges of Zoom Tutoring during the Covid-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to evaluate the benefits and challenges of remote/online tutoring using Zoom software/platform at a Canadian university’s Writing Centre during the Covid-19 pandemic in 2020/21. In addition to gathering data on the benefits and challenges of online tutoring, this study also provided work and research experience for a Work-Study student in the host department. The study adopted a mixed methods quantitative and qualitative approach where the employed tutors and tutees that came to the Writing Centre that term were invited to complete a survey asking them about their experience with remote/online tutoring on Zoom. The results indicated that tutors expressed a high rate of satisfaction and preference for Zoom tutoring. In contrast, tutees, although appreciative of the convenience of Zoom tutoring, demonstrated preference for an in-person face-to-face method of tutoring. Some of the benefits of Zoom tutoring for both tutors and tutees were flexibility, working from a comfortable setting like home, not having to secure childcare, and zero commute time. Some of the challenges of Zoom tutoring included technical glitches, isolation from peers and colleagues, lack of motivation, and time zone difference challenges. Besides providing valuable information for the future delivery of Writing Centre services, this study also gave the Work-Study student indispensable experience in conducting primary research. This study received ethics approval from the University Human Ethics Research Board.
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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 | 0,009 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».