Impact of COVID-19 on Virtual Schooling: Insights from Elementary School Teachers in Aspirational Districts of the North-East Region of India
Notice bibliographique
Résumé
The study investigated the social, economic, and technical impacts of COVID-19 on elementary school education, with a focus on the challenges and barriers to virtual schooling in the North-East Region of India. Approved and funded by the Government of India through the Ministry of Education, it utilized primary data collected from 224 elementary school teachers across 20 randomly selected schools in aspirational districts during the 2022–23 academic session across all states of the North-East Region. Findings showed that 87% of teachers had actively participated in online teaching, though inadequate infrastructure, limited resources, and insufficient training had posed significant challenges. Teachers had adapted to online teaching through platforms such as WhatsApp, YouTube, Zoom, and DIKSHA, while advanced tools like virtual labs and QR-code-enabled textbooks had been underutilized. Support materials had been only partially available, and systemic issues—such as the lack of digitization, online evaluation tools, and funding—had constrained virtual learning. Programs such as NISHTHA had provided training to 70% of teachers, though participation in MOOCs and SWAYAM had been notably low. Teachers had reported significant psycho-social challenges among children, including isolation, anxiety, reduced physical activity, and disengagement—particularly among disadvantaged children and those experiencing personal losses. Strategies such as counselling, home visits, and remedial teaching had been employed to address these challenges. The study underscored teachers' resilience during the pandemic while highlighting the need for enhanced digital infrastructure, training, and psycho-social support to ensure inclusive online education. It had proposed recommendations addressing infrastructure development, teacher training, governance and policy support, psycho-social assistance, alternative learning methods, enhanced collaboration, and specialized learning materials, aiming to bridge existing gaps and ensure that virtual schooling became effective, inclusive, and aligned with NEP-2020's goals to foster equitable and quality learning opportunities for all.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».