Global Shutdown: Voices from Universities Around the World
Notice bibliographique
Résumé
Digital technologies have had a great impact on higher education institutions (HEI) in recent years, but COVID-19 has propelled the integration of technology into the education sector worldwide. This panel discussion will give an account of different university stories from Europe, North America, and Africa. Universities were faced with the task of offering online or blended learning scenarios overnight. What effects did the shutdown have on their country’s educational sector and HEI? How was digitalization perceived after the lockdown? How did the institution deal with transforming their traditional classes? Are there state or federal policies in place that support and provide mechanisms to address technical issues, social inequalities, accessibility issues and training for faculty and staff? What are the biggest challenges in digital learning that need to be overcome? What lessons were learned and how can we learn from each other. Global learning and virtual exchange can offer new opportunities for the global educational community? Can COVID-19 be a blessing in disguise for the educational community? What lies ahead and is there going to be a “new normal” after this crisis has died down? Each panelist will present a short brief about the educational policies in their respective country by highlighting how their HEI tackled the enormous challenges caused by the pandemic since March 2020. We will hear voices from Bonn-Rhein-Sieg, University of Applied Sciences (Germany), Polytechnic Institute of Viseu (Portugal), Conestoga College, Institute of Technology & Advanced Learning (Canada), Middle Tennessee State University (USA), University of Cape Coast (Ghana), and University of Nairobi (Kenya).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,039 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».