High School Students' Perspectives on Their Online Learning Experiences: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Online learning has become a popular form of education. Prior to the Covid‐19 pandemic, online learning was mainly associated with higher education, with an incremental growth at the K‐12 level. The pandemic changed this situation rapidly. Online instruction has been increasingly integrated into secondary schools and has significantly impacted students' learning experiences and outcomes, particularly for high school students experiencing the critical transition to higher education. Therefore, there is an urgent need to develop an in‐depth understanding of their perspectives through a synthesis study to provide insights into critical factors influencing their online learning. Objectives Following the PRISMA guidelines, this article systematically reviewed 46 empirical studies that examined high school students' perspectives through their experiences of taking at least one online course in synchronous and/or asynchronous learning environments by leveraging diverse technologies. Methods We extracted and summarised results from studies and applied descriptive statistics analysis and thematic analysis to identify and synthesise the major patterns/themes of findings. Results and Conclusions Students perceived the main benefits of learning online, ranging from their increased learning autonomy and communicative flexibility to their skill development across subject content areas. They identified several challenges in taking online courses, including staying motivated, lacking instructional support and social engagement, and time management issues. These findings suggested that educators and stakeholders develop evidence‐based and ‘smart’ designs of online learning environments and course structures, given careful consideration of the needs and characteristics of intended student groups and content to be delivered.
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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 | 0,015 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».