Impact of digital capabilities of countries on the pedagogical transitions in business schools
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
Purpose During the COVID-19 pandemic, the importance of digital infrastructure in higher education surged. This study aims to analyze how a country’s digital capabilities influence pedagogical transitions in business schools and compare the impacts between digitally advanced and advancing countries. Design/methodology/approach The authors applied the job demands–resources model and the IMD World Digital Competition Ranking 2021 to analyze the impact of nations’ digital capabilities on the pedagogical transitions experienced by 121 business faculty members from 20 nations. The countries were categorized into digitally advanced countries and advancing countries. The snowball sampling method was used to gather data through an online survey consisting of 24 items. SPSS was used to statistically analyze the data in two stages using paired t-test and group comparison. Findings Significant shifts between face-to-face and online lectures occurred in both groups. Advanced countries witnessed positive shifts in discussions, presentations, oral assessment, independent learning opportunities, online teaching methods, technical support and faculties’ readiness, whereas advancing countries mainly noted alterations in professional development and communication technologies. Originality/value This study offers insights into optimizing digital capabilities and enhancing business schools’ readiness for effective pedagogical shifts during crises. Both the theoretical contribution and the findings will benefit national education policies, higher education institution leaders, scholars and educators.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle