Managing Stress and its Consequences during Covid-19, the College of Technological Studies, Kuwait
Notice bibliographique
Résumé
The unprecedented outbreak of Covid-19 and the suspension of classes while continuing teaching created disruption and a situation that added considerable stress not only to the management of technical and vocational institutions but also to teachers, trainers and students and their ability to cope with the situation. The shift to online teaching platforms rather than face-to-face learning caused emotional and physical consequences that affect the ability of teachers and trainers to achieve course objectives. This paper identifies and examines the emotional and physical consequences resulting from the use of online teaching platforms on teachers, trainers and students, in addition to examining the quality of online teaching platforms in achieving course objectives. The research involves designing, testing, and distributing questionnaires to a sample of teachers, trainers, and students as well as meeting with the Dean of the College of Technological Studies. The findings of this research revealed that teachers and trainers are more vulnerable to stress, and this can have a significant effect on teachers and trainers psychological and physical health and triggers emotional and physical consequences. In respect to students’ perception towards the effectiveness of applying online teaching platforms, the majority of students were disagreed that online teaching platforms helped in gaining the required skills, understanding cases studies and understanding the course topics. Thus, the management of the College of Technological Studies must ensure that teachers and trainers are well equipped with the required knowledge, skills and attitudes to overcome and/or reduce the consequences resulting from the use of online teaching platforms.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».