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Enregistrement W4404583746 · doi:10.11591/ijere.v14i1.28717

State-of-the-art in teachers’ online pedagogical competencies in higher education from 2011 to 2022

2024· article· en· W4404583746 sur OpenAlexaboutno aff
Pham Thi Thanh Hai, Hiep‐Hung Pham, Dinh‐Hai Luong

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Evaluation and Research in Education (IJERE) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Innovations and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBộ Giáo dục và Ðào tạo
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Online teachingOnline learningPandemicProfessional developmentHigher educationPedagogyTeacher educationPsychologyMedical educationPolitical scienceMathematics educationMedicineComputer scienceMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

University teachers play an important role in teaching and learning activities in the online environment. However, the emerging remote education due to the COVID-19 pandemic has revealed the shortcomings of online teaching competencies of teachers. The bibliometric study investigated the knowledge base of online teacher pedagogical competencies in higher education by analyzing 131 Web of Science-indexed documents from 2011 to 2022. The findings revealed the sudden decline of the number announced in the two years 2021 and 2022. Spain, Russia, the United States, and Canada are emerging countries in the network of international collaboration. The research community is based on small research groups and has emerged in recent years. Sources focus on subjects such as education, e-learning, computer science, developmental and educational psychology, among which education sciences is the most prominent one in the last years. With nine identified themes, these of interest are online teacher roles, remote emergency teaching, online professional development, and online teaching in COVID-19. Emerging keywords highlighted potential topics in the foreseeable future such as competency frameworks, global education, and teaching professionalism.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0090,015
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,254
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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