MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4318200549 · doi:10.5430/wjel.v13n2p111

Conflicting Student Viewpoints about Online EFL Learning during the Covid-19 Pandemic: Focus on Effective Learning and Well-being

2023· article· en· W4318200549 sur OpenAlexvenueno aff
Laura Naka

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology-Enhanced Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViewpointsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicFocus groupOnline learningPsychologySocial mediaComputer scienceFocus (optics)English as a foreign languageMedical educationMathematics educationQualitative researchMultimediaSociologyWorld Wide WebMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the total shutdown caused by the COVID-19 pandemic, worldwide countries regardless of their development shifted instruction to the online learning method. This study aims to investigate the views of students in undergraduate studies about the impact of online (EFL) English foreign language learning on educational issues and well-being. Through questionnaires and focus group discussions, participants revealed their real sensitivities and views about online EFL learning, thus both quantitative and qualitative research methods are implemented in the present study. Their experiences showed the advantages that supported their needs during a certain period such as the pandemic, but also the challenges they went through during that time. The study presents social and educational implications that are directly related to technology and environmental conditions during online learning that affected the well-being of students. Results showed that shifting to online classes uncovered contradictory preferences among students regarding online learning and teaching. Finally, this study provides an overview, that in case the implementation of online or hybrid learning is requested again in the future, the necessary preparations that meet the educational and social needs of the students should be taken into account.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,367 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWorld Journal of English LanguageMême sujetTechnology-Enhanced Education StudiesTravaux en français237 207