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Enregistrement W4396531208 · doi:10.1016/j.heliyon.2024.e30566

Evolving attitudes toward online education in Peruvian university students: A quantitative approach

2024· article· en· W4396531208 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Innovations and Technology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicAdaptation (eye)Higher education2019-20 coronavirus outbreakOnline teachingMedical educationOnline learningProcess (computing)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PsychologyMathematics educationPedagogySociologyPolitical scienceComputer scienceMedicineMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The COVID-19 pandemic has accelerated universities' adaptation process toward online education, and it is necessary to know the students' attitudes toward this online education. Objective: To describe the evolution of the attitude toward online education among social science students at a public university in Peru in the academic year 2020, in the context of the COVID-19 pandemic. Methods: The study uses a quantitative approach, a descriptive level, a non-experimental design, and a longitudinal trend. The sample consisted of 1063 students at the beginning of the class period, 908 during the classes, and 1026 at the end of the class period. The questionnaire for data collection was the Attitude scale toward online education for university students during the COVID-19 pandemic. The data was collected using Google Forms. Results: -value <0.05). Conclusion: The evolution of the attitude towards online education in the sample had a non-significant positive trend. In the initial and process stages, a weak negative attitude prevailed due to the institution's inexperience and poor digital infrastructure; in the end, the attitude became weak and positive due to the adaptation and need for online education.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,306 · 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