Strategic evaluation of e-learning: A case study of the university of Jordan during crisis
Notice bibliographique
Résumé
Crises possess a remarkable propensity to serve as catalysts for change, particularly within the sphere of education. They catalyze change in several key dimensions, including Accelerated Adoption of Technology, Highlighting Inequalities, Global Collaboration, Adaptation of Assessment Methods, Engagement with Online Resources, and Reimagining Education. In essence, crises compelling educational institutions to reevaluate long-standing norms and embrace innovative solutions. They shine a spotlight on challenges that may have remained overlooked and stimulate the formulation of strategies aimed at cultivating a more robust, adaptable, and inclusive educational landscape. This study provides a comprehensive strengths, weaknesses, opportunities, and threats (SWOT) analysis of E-learning at The University of Jordan amid the COVID-19 pandemic, offering valuable insights for strategic planning during crises. Based on data collected from 379 undergraduate students in the year 2022, it reveals strengths in terms of convenience and flexibility but highlights weaknesses such as low bandwidth and unstable internet connections. Additionally, it recognizes the opportunity for E-learning effectiveness during lockdowns while identifying threats like unreliable power supply and inconsistent internet access. This analysis enriches our understanding of the educational landscape and equips decision-makers with essential insights to enhance E-learning resilience and effectiveness during challenging times.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».