Assessment Strategies in Online Learning Environments During the COVID-19 Pandemic in Oman
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The shift to successful online learning requires online assessment strategies that could facilitate the learning and teaching process and determine the achievement of learning outcomes. This study examined how students’ achievement was assessed in an online learning environment during the COVID-19 pandemic and how the College of Education (COE) responded to the shift to online assessment strategies. A mixed-method design using questionnaires and interviews was conducted to collect data from academic staff at COE at Sultan Qaboos University. The study sample consisted of (n=60) academic staff who agreed to answer the research questionnaire. Moreover, the researchers interviewed four academic staff who were experts in online assessment and teachers of practical courses. The interview data were analysed and corroborated with evidence from documents issued by the COE and SQU. The study’s findings showed that the academic staff applied various online assessment strategies to measure the learners’ achievement. The most applied online assessment strategies were individual projects, presentations, online discussions, and written assignments. The study also found that the COE took measures to enhance its online assessment procedures, including developing an online assessment policy, providing professional development programs, workshops and webinars, and encouraging its staff to conduct further studies to improve online learning practices. Based on the findings, the study suggested some educational implications and recommendations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle