Evaluation of an ODL Contemporary Novel Program for Sudanese EFL University Students During the Wartime: A Case Study of Khartoum University
Notice bibliographique
Résumé
This study critically evaluates an Open and Distance Learning (ODL) program that aimed to continuously support English as a Foreign Language (EFL) students at the University of Khartoum during Sudan's war in 2023. The conflict severely disrupted education across Sudan and displaced millions. In this challenging context, the ODL “Contemporary Novel Appreciation” course aimed to enable students to progress academically while coping with instability and hardship. The analytical-descriptive research methodology was utilized. The gathered data was analyzed using the SPSS software, and subsequently, the numbers and percentages were stated. The conclusions of this study are: the majority of students found that the program design effectively catered to their learning requirements and fostered pertinent abilities. Most students considered the course content and readings to be pertinent to their experiences, enhancing their comprehension and offering solace amongst the battle. In terms of delivery methods and technological concerns, the majority of students had a neutral position about the appropriateness of online delivery during conflicts and whether these issues impeded or facilitated their participation in continuing education. The key recommendations conclude enhancing technology infrastructure and support to mitigate the challenges that impede the participation of 60% of students. Suggesting alternative study resources such as pre-recorded lectures and textbooks in case of connectivity issues. Providing a hybrid approach that combines both online and face-to-face interactions to accommodate the diverse needs and preferences of students. Ensuring that faculty members receive comprehensive training to proficiently conduct online discussions and provide assistance to a wide range of learners who have been displaced from their usual learning environments.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».