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Enregistrement W4375853726 · doi:10.51357/jei.v4i1.191

Higher Education Faculty Supports for to the Transition to Online Teaching during the COVID-19 Pandemic

2023· article· en· W4375853726 sur OpenAlexaffabout
Rob Power, Robin Kay

Notice bibliographique

RevueJournal of Educational Informatics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensOntario Tech UniversityCape Breton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOnline teachingPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Higher educationDistance educationTransition (genetics)Faculty developmentPerceptionMedical educationProfessional developmentSociologyPsychologyPedagogyPublic relationsPolitical scienceMathematics educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian higher education institutions closed physical campuses in early 2020. It transitioned to online teaching and student service delivery because of the COVID-19 pandemic. For many faculty members and institutions unfamiliar with online teaching, this transition meant widespread innovation in digital technologies and pedagogical practices. While necessity created a perception of the usefulness of digital tools, faculty still needed to develop their technical skills and online teaching approaches. This research study found that faculty from two Canadian universities drew upon a combination of formal and informal support networks and resources to increase their technological self-efficacy. Faculty also found that formal professional development was most helpful when it focused on online teaching approaches rather than specific technical functionality. The barriers to innovation and changes to faculty use of digital tools and pedagogies point to recommendations for higher education institutions that must transition to online delivery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,822

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0220,005
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,002

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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