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Enregistrement W4389109253 · doi:10.55016/ojs/ajer.v68i2.71813

Teaching Without the Face: The Influence of Online Teaching on Professors’ Sense of Relational Responsibility

2022· article· en· W4389109253 sur OpenAlexaffvenueabout
Rebeca Heringer, Nathalie Piquemal

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCommunication in Education and Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistance educationPsychologyPedagogyHigher educationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Face (sociological concept)Social responsibilitySociologyMathematics educationPublic relationsMedicinePolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although distance education is not a new phenomenon, the unprecedented advent of the COVID-19 pandemic left educators across the country with no option but to deliver their courses in an online format. Many studies have demonstrated the influence of distance education on teachers’ practices and several studies correlate teachers’ interaction to students’ motivation, participation, satisfaction, and performance in distance education. There is, however, a paucity of research that analyzes the influence of students’ physical presence on a teacher’s sense of relational responsibility, especially at the university level and with distance education—let alone when teaching online is not an option. The purpose of this study was therefore to understand the ways in which the abrupt and involuntary shift from physical to distance education caused by the COVID-19 pandemic and the absence of students’ physical presence affected teacher-educators’ perceived sense of relational responsibility, as articulated by Levinas. Semi-structured interviews were conducted with 12 professors teaching in Faculties of Education across Canada. The main question driving this research was: in what ways does the physical absence of students influence professors’ perceived sense of relational responsibility? Findings are presented and discussed under three main themes: relationships, responsibility, and responsivity. Key words: Teacher responsibility, online education, higher education, relationality Bien que l'enseignement à distance ne soit pas un phénomène nouveau, l'avènement sans précédent de la pandémie du COVID-19 a laissé les éducateurs de tout le pays sans autre choix que de donner leurs cours dans un format en ligne. Alors que de nombreuses études ont démontré l'influence de l'enseignement à distance sur les pratiques des enseignants et que plusieurs études mettent en corrélation l'interaction des enseignants avec la motivation, la participation, la satisfaction et les performances des élèves dans l'enseignement à distance, il existe peu de recherches analysant l'influence de la présence physique des élèves sur le sens de la responsabilité relationnelle d'un enseignant, en particulier au niveau universitaire et avec l'enseignement à distance—et encore moins lorsque l'enseignement en ligne n'est pas une option. Le but de cette étude était donc de comprendre la manière dont le passage brusque et involontaire de l'éducation en personne à l'éducation à distance causé par la pandémie de COVID-19 et l'absence de présence physique des élèves ont affecté le sentiment perçu de responsabilité relationnelle des enseignants-formateurs, tel qu'articulé par Levinas. Des entrevues semi-structurées ont été menées avec 12 professeurs enseignant dans les facultés d'éducation du Canada. La principale question qui a motivé cette recherche était la suivante : de quelle manière l’absence physique des étudiants influence-t-elle le sentiment perçu par les professeurs de responsabilité relationnelle ? Les résultats sont présentés et discutés sous trois thèmes principaux : les relations, la responsabilité et la réactivité. Mot clés : Responsabilité des enseignants, enseignement en ligne, enseignement supérieur, relationnalité

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,215
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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