Teaching and Learning Online During Covid-19 Lockdown, Encouraging and Discouraging?
Notice bibliographique
Résumé
The study examined the teaching and learning online during the covid-19 lockdown, in terms of whether it is encouraging or discouraging from the perspectives of students and staff of the Library and Information Science Department in Nigerian universities. Three Library and Information Science(LIS) schools were selected from three different universities. The population was the LIS lecturers and students. FIVE students and FIVE lecturers were selected from each of the three Library schools. This gave a total of 15 students and 15 lecturers which amounts to a total of 30 respondents who represent the sample for the study. A pure qualitative method was adopted using focus group interviews which were conducted for the students and the staff in each of the schools as a method of data collection. The findings show that the experience of lecturers and students in learning and teaching online during the Covid-19 lockdown was encouraging, the lesson is very easy to prepare and interesting and the learners are enthusiastic and wanted others to know they were part of the class. The respondents want learning and teaching online to continue due to its flexibility, interesting nature of teaching online, and a high percentage of participation. The benefits of teaching and learning online during Covid-19 include flexibility, ease of learning and teaching, increased interactivity and class participation, social presence, improvement in critical thinking skills, and high engagement of lecturers and students. The challenges of learning and teaching LIS during Covid-19 are slow bandwidth, poor network, cost of data (lecturers and students bear the cost of data), and unstable electricity, high withdrawal rate, inadequate skills for both lecturers and students due to their first experience, high cost of data and electronic devices among others.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».