Transitioning to remote teaching platforms: Examining the impact of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Amidst the global spread of COVID-19, prevention measures forced school closures causing a shift to virtual learning. Educators worldwide were forced to adapt to new teaching methodologies without sufficient guidance, training, or resources. Overall, this pandemic has highlighted the essential role of teachers; however, the lack of research done on their experiences with remote education has left little guidance for educators worldwide. Eight high school instructors, four in Montreal, Canada, and four in Zarqa, Jordan, were interviewed in this study to explore their experience with the transition to remote education during the COVID-19 pandemic. More specifically, teachers were asked to discuss the limitations and challenges they encountered, how they adapted their teaching practices to online methods, as well as recommendations they have to improve online education. The data collected from the semi-structured interviews and lesson plan analysis revealed commonalities between the limitations and challenges experienced by the participants in Jordan and Canada (i.e., lack of instruction, lack of resources, lack ICT training, increased workload, increased learning difficulties, and mental health issues). This paper highlights a gap in the research on online teaching in the context of the COVID-19 pandemic and informs educators and researchers about solutions and techniques in creating lessons leading to quality education through online platforms. The goal is not to adapt, but to reshape the purpose and methods of education via online schooling
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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 | 0,004 | 0,012 |
| 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 | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».