Beyond Learning by Videoconference: Findings From a Capacity-Building Study of Kosovan Teachers in the Post-Covid-19 Era
Notice bibliographique
Résumé
During the Covid-19 pandemic, teachers were exposed to technology-enhanced learning as an emergency measure, yet despite decades of advancement in educational technology, the online learning experiences lacked deliberate design. Recent research highlights a gap concerning the design elements of online professional development and teachers’ needs for professional development in online education. Through this Design-Based Research, we therefore sought to offer an intervention in the form of a professional development programme built on the specific needs of teachers. In the present study, we report on the findings from this two-cycle, five-phase online professional development, taken by 90 practising high school teachers across Kosova. The study sheds light on teachers’ experiences and attitudes, as well as their readiness to take hands-on approaches to integrate, when available, complex technologies while leveraging the power of instructional design concepts in the post-Covid-19 era. The evidence indicates that, in order to develop effective teaching capacity in this environment, online professional development programmes must go beyond simple off-the-shelf technology (i.e., videoconferencing) applications. Similarly, our data shows that the inclusion of prior needs assessment in online and blended teacher development instruction positively impacts the development of teachers’ attitudes towards online education. The present paper provides specific recommendations for any innovative education system leader, teacher or scholar hoping to leverage new online learning knowledge to strengthen teacher practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».