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Enregistrement W4404024957 · doi:10.22215/cujs.v3i1.4835

Digital Academia: Exploring Students' Attitudes on Online Learning

2024· article· en· W4404024957 sur OpenAlexaff
Emma Summersby, Amanda Bullock, Vivian Lee

Notice bibliographique

RevueCarleton undergraduate journal of science. · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOnline learningMathematics educationComputer sciencePsychologyMedical educationMultimediaMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID-19 necessitated higher education institutions to adopt online learning for traditional undergraduate students. The implementation of online learning attained praise, especially from socially anxious students, yet it also enhanced hardships for others. The present study qualitatively explored undergraduate students’ attitudes toward online learning and the outcomes of the return to in-person learning on social anxiety. The sample comprised 1058 (Mage = 19.86, SD = 3.53 years) undergraduate students from Carleton University and the University of Waterloo. Results from thematic analysis revealed that most students preferred in-person learning for its numerous advantages including self-improvement, socialization, traditional university experience, and higher education quality. Moreover, a large proportion of respondents indicated traditional learning could hinder socially anxious students due to adjustments in course delivery, social connections, decreasing mental well-being, COVID-19 fears, and deficiencies in social skills. Findings will be discussed on strategies to support students using different learning modalities.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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