Lessons from COVID-19: Four Reasons School Communities Should Embrace K-12 Online Learning
Notice bibliographique
Résumé
The COVID pandemic afforded educators an opportunity to learn how traditional K-12 learning communities can deliver instruction online. This collective case study utilized semi-structured interviews of seven students, six parents, five teachers, and four administrators, as well as school-wide surveys, to explore realities of remote online learning in one suburban high school learning community during the COVID-19 pandemic. Theoretically, the study relied on the Community of Inquiry (COI) Theoretical Framework and the CIPP Evaluation Model for data collection and analysis. Data collection began with their initial experiences with emergency remote teaching (ERT) in the 4th quarter of the 2019-2020 school year, until the end of the first semester of the 2020-2021 school year. The survey and interviews sought to understand their perspectives of learning online during their experiences with ERT. Though important issues still need to be addressed in K-12 online environments, this research found the learning community perceived that 1) many students were able to learn in online environments, 2) their experiences suggest numerous strategies that can help improve K-12 online learning opportunities, 3) it was still possible to support students and parents with diverse needs in online environments, and 4) the majority of the learning community was interested in more online opportunities even when school might return to normal.
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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 | 0,025 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,049 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 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 tête enseignante, 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 ».