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Enregistrement W4362509800 · doi:10.5430/jct.v12n2p166

The Changes in Teacher-Student Interaction and Communication in Higher Education Institutions Due to the Covid-19 Pandemic

2023· article· en· W4362509800 sur OpenAlexvenueno aff
Olha Rusakova, Iryna Tamozhska, Тетяна Цой, Liudmyla Vyshotravka, Roksolyana Shvay, Iryna Kapelista

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain Resilience and Risk Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelevance (law)Higher educationUnificationInstitutionQuality (philosophy)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Distance educationProcess (computing)Mathematics educationSociologyPedagogyPsychologyMedical educationPublic relationsPolitical scienceComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of the research is to evaluate, through empirical methods, the functional relationship between educators and pupils in higher education institutions during the pandemic. The study's relevance determines the problem of two-way communication between teachers and students, negatively affecting education quality. The methodology employed in this study draws upon the valuable insights and practices of leading higher education institutions that have successfully navigated the challenges of the pandemic. Specifically, the University of Oxford serves as the focus of our investigation. To establish a reliable and effective system of communication between teachers and students, we adopt the Business Continuity Planning (BCP) method. According to the findings, distance learning models that effectively address crises and problem situations are the key focus. According to this approach, a scenario of the higher education institution's educational process is developed. It was found that the Business Continuity Planning (BCP) system of Oxford University shows the problematic situation with the organization of communications. The crux of distance education advancement centers on designing training programs using models formulated by the administration of top-tier universities. In this condition, using hybrid, virtual, personal course templates ensure the unification of teaching and learning processes. Moreover, their combination can significantly improve the interaction between students and teachers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,297 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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