An Efficient Merge of Online Teaching and Distance Learning Strategies in Chemical Engineering Computer Applications During the Covid Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this research is to find evidence-based methods for converting hands-on computer programming lab instruction into a remote teaching technique that achieves targeted learning results without sacrificing soft skills. Both instructors and students were faced with a significant hurdle, which evidently requires a shift to distance learning and teaching a fifth-year chemical engineering computer applications course during the COVID-19 pandemic. We employed a mixed online technique to solve these problems in this undergraduate course at Elmergib University, which eased the transition from traditional face-to-face learning in the classroom to the setting of online programming training for chemical engineering applications instructions. The synchronous component of the education was performed using Google Meet video conferencing platforms. While the asynchronous part of the teaching was accomplished by broadcasting pre-recorded lecture videos into a learning management system, Google Classroom is an excellent choice (LMS), allowing students to go at their own pace when studying and progressing. Throughout this teaching process technique, instructors' assessments of students' learning and academic achievement served as an indicator of students' interest in self-monitoring skills. The study found that having a few hours of daily electricity outage combined with an inconsistent or poor internet connection had a favourable influence on students and teachers. Deep knowledge with widely available internet-based teaching resources, such as managing virtual classroom learning management systems and video-based lecturing tools through Google Meet, is a challenge for instructors
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».