Interpersonal Communication Instruction During COVID-19: Challenges and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
[Introduction]: "The outbreak and spread of COVID-19 have disrupted higher education worldwide. On March 11, 2020, the WHO declared COVID-19 as a global pandemic. In Canada, the declaration expedited the introduction of preventive measures by governments at different levels to curb the spread of the virus, including the closure of universities. Consequently, in-person courses were frantically switched to “emergency remote teaching” (ERT). At the time of writing (January 2021), countries across the northern hemisphere are undergoing the second wave of climbing COVID-19 cases. Accordingly, ERT is expected to continue at many postsecondary institutions over the next few months. With ERT becoming the new norm of higher education, there are growing concerns among educators about its impacts on instructors and students. On Facebook, for instance, relevant conversations have taken place in groups like “pandemic pedagogy.” As summarized by Schwartzman (2020), the “pandemic pedagogy” group’s founder and lead moderator, such conversations shed light on several challenges novice online instructors have encountered, notably the erosion of autonomous time and space, the relative merits of synchronous and asynchronous content, and the balance between rigor and accommodation. Echoing the educator concerns expressed on Facebook, recently published case studies on education during COVID-19 have explicated the limits of ERT. For example, Barton (2020) survey of 117 U.S. postsecondary instructors whose courses including field activities found that the abrupt shift to ERT has presented unique challenges for achieving learning outcomes typically associated with face-toface field activities. For disciplines such as ecology, environmental studies, and geography, instructors were forced to either substantially reduce field-related learning outcomes or substitute them with instructor-centered remote activities."
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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 | 0,013 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».