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Enregistrement W4379472074 · doi:10.5430/wjel.v13n6p284

Online English Learning: The Role of Physical and Environmental Variables on Student Performance

2023· article· en· W4379472074 sur OpenAlexvenueno aff
Abdulrahman Al-Motrif, Yahya H. Nassar, Ritzmond Loa, Shahla Abu Zahra, Maisoon Samara, Shatha Sakher, Fany Margarita Aguilar Pichón, Juan Carlos Orosco Gavilán

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology-Enhanced Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessGlobeCreativityClosure (psychology)Variety (cybernetics)FeelingPsychologyAdaptation (eye)Affect (linguistics)Mathematics educationComputer sciencePolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 epidemic has had a significant effect on education all over the globe, leading to the widespread closure of schools and institutions and the trend toward online learning. This has brought to light the significance of determining whether or not students are prepared to participate in live, online teaching and the need to consider aspects such as the classroom atmosphere and the degree to which students are responsible for their education. Students' preparedness for technical live online education was evaluated in a study conducted in Saudi Arabia using a structural equation model. This study gives significant insights for instructors adapting to various student competencies. The data also indicate that the pandemic may have contributed to a narrowing of the gender learning gap, which may have resulted from a greater focus on student responsibility. It is necessary to stimulate online networking and community building among college students. This should be done in addition to evaluating the students' preparedness from a technical standpoint. This helps to establish a feeling of community and gives chances for collaborative learning, both of which are especially crucial during times when students are studying independently from one another. In general, the COVID-19 epidemic has highlighted the significance of adaptation and creativity in education, as well as the need to consider a wide variety of elements that might affect students' achievement. Educators can assist in guaranteeing that students are equipped with the skills and information they need to thrive in a world that is becoming more complicated and changing quickly if they continue to research and assess novel ways of teaching and learning.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations0
Publié2023
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