Higher Education Challenges in the Era of Covid-19, from the Perspective of Educators and Students (Ghana, Georgia and Pakistan Cases) – A literature Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
For the last three years, the entire world has faced a colossal phenomenon - the covid-19 pandemic. All sectors and areas of life have been affected, forcing rapid and radical changes towards adaptation in its wake. Inevitably, the unexpected pandemic’s mark and impact on education is more severe and longer lasting than imagined. It disrupted education provision at an unprecedented scale. This article is intended as a review of literature on the experience of different countries and education systems during the Covid-19 pandemic. Based on the analysis of the existing literature and research on this issue, from the perspective of educators and students, including the experience of different countries around the world, the pandemic has had a great impact on higher education and pushed it to digital transformation, implicitly overcoming important challenges. The review uses particular examples of higher education in the era of Covid-19 in Georgia, Ghana and Pakistan, exposing measures taken to continue educating in spite of the pandemic. However challenging this phenomenon proved to be, it equally gave way to enormous opportunities for creativity within progress. Discussed are barriers that students and academics faced during online teaching-learning, the pros and cons of online teaching-learning, as well as the quality of teaching-learning and the state of preparedness for future education.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle