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Enregistrement W4382025576 · doi:10.31909/26168812.2023-(62)-24

Online distance learning (odl) in institutions of higher maritime education: advantages and disadvantages

2023· article· en· W4382025576 sur OpenAlexaboutno aff
Natalya Rakits’ka

Notice bibliographique

RevueScientific Bulletin of the Izmail State University of Humanities Section «Pedagogical sciences» · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCompetency Development and Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistance educationThe InternetVocational educationQuality (philosophy)Process (computing)Computer scienceHigher educationMathematics educationPsychologyPedagogyPolitical scienceWorld Wide WebLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article presents the main disadvantages and advantages of distance learning in educational institutions. Special attention is paid to the scientific developments of American and Canadian scientists regarding this problem. The author has characterized the main aspects of the influence of computer equipment on the quality of acquired knowledge during distance learning. Proficiency in maritime education can only be achieved by providing the most effective types of delivery models including online internet based distance learning. If those online methods are recognized as effective and productive, simulator and web based learning should be considered acceptable and recognised means of instruction for the majority of the subjects in the maritime education. But before jumping into these conclusions we need to determine whether Online Distance Learning (ODL) would be appropriate to the students, especially to maritime students, whether it has any limitations that would prevent its use from teaching any particular subjects. Or whether advantages of using it would outweigh disadvantages. In this article, we will review recent research studies and articles on this topic with the goal to determine how effective is o.nline delivery model versus traditional face to face teaching in different learning settings with the particular focus on its implementation in vocational education. Due to the Pandemic and martial law in Ukraine educational institutions are look.ing toward on.line learning pl.atforms to continue with the process of educating s.tudents. Online lear.ning is now app.licable not just to le.arn acade.mics but it also ex.tends to learning extracu.rricular activ.ities for students as well. The author indicated that both online and blended models of teaching have their disadvantages. The author noted thatl, those methods could create a sense of isolation, and may be not very useful for the students who are progressing while communicating face to face in the traditional classroom environment, who like socializing and not to be isolated at home.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeQualitatif
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'admission1
Résumé présentoui

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