Online English Learning: The Role of Physical and Environmental Variables on Student Performance
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».