Shifting Patterns in Educational Philosophy and Policies During and After the Pandemic: How COVID-19 Changed the Game in Education
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has changed the world in numerous ways, but one of the most impactful changes took place in education. The sudden shift from face-to-face learning to e-learning caught many institutions and instructors off guard and unprepared. It required not only adjustments to their educational practices but also to the policies and the educational philosophy employed during the crisis. This paper explores the changes in philosophy and policy that have specifically impacted higher education. The methodology used in this study was a scoping literature review using the Arksey and O’Malley’s scoping review framework. Seventeenth articles were reviewed, and the results demonstrate the pandemic’s dismal impact on students and how educators are making essential shifts in philosophical paradigms to incorporate new policies designed for flexible learning strategies. The results also identified major philosophy shifts toward blended learning models that are flexible, collaborative, and inclusive. Additionally, policy shifts include the need to address digital transformation and educational inequalities, particularly for students in rural and low-income communities. Finally, instructors must also be adequately trained in the most effective technologies and philosophical mindsets that can address the rapid changes unfolding in the post-pandemic world.
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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 | 0,032 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».