The Effects of COVID-19 on Higher-Education Teaching Practices
Bibliographic record
Abstract
In 2020, Canadian higher education institutions shifted to online teaching due to the COVID-19 pandemic. While many instructors were unfamiliar with online teaching, this transition resulted in widespread innovation in the use of digital technologies and pedagogical practices. This research study focused on the significant impact of the shift to online teaching on three areas: digital tools use, immediate teaching practice, and future teaching practice. Data from 35 survey respondents and six focus group participants indicated that most instructors were comfortable with the new tools they used online, but experienced specific challenges with breakout rooms and students understanding their role in the learning process. Specific changes in immediate teaching practice included co-creating learning spaces, different ways of connecting with students, and the democratization of learning. Perhaps the most significant impact of the COVID-19 transition period was on future in-person teaching including increased use of digital tools, structural reorganization of classes, enthusiasm for teaching, and an increased appreciation for in-person environments. Keywords: community of inquiry, communities-of-practice, COVID-19, diffusion of innovation, digital innovation, faculty supports, fully online learning community, online teaching, pandemic, professional development, TAM, TPACK, transactional distance theory, UDL, universal design for learning Les effets de la COVID-19 sur les pratiques pédagogiques dans l’enseignement supérieur Résumé : En 2020, les établissements d'enseignement supérieur canadiens sont passés à l'enseignement en ligne en raison de la pandémie de COVID-19. Alors que de nombreux enseignants n'étaient pas habitués à l'enseignement en ligne, cette transition a donné lieu à de nombreuses innovations concernant l'utilisation des technologies numériques et les pratiques pédagogiques. Cette recherche s'est centrée sur l'impact notable du passage à l'enseignement en ligne dans trois domaines : l'utilisation des outils numériques, la pratique immédiate de l'enseignement et la pratique future de l'enseignement. Les données issues de 35 réponses à un questionnaire et de six groupes de discussion ont montré que la plupart des enseignants étaient à l'aise avec les nouveaux outils qu'ils utilisaient en ligne, mais qu'ils rencontraient des difficultés particulières avec les salles de réunion et la compréhension par les étudiants de leur rôle dans le processus d'apprentissage. Les changements apportés à la pratique immédiate de l'enseignement comprenaient la co-création d'espaces d'apprentissage, différentes façons de se connecter avec les étudiants et la démocratisation de l'apprentissage. L'impact le plus important de la période de transition relative à la COVID-19 est peut-être celui concernant l'avenir de l'enseignement en classe, notamment l'utilisation accrue des outils numériques, la réorganisation structurelle des classes, l'enthousiasme pour l'enseignement et l'appréciation accrue des environnements présentiels. Mots-clés : Communauté d'enquête, communautés de pratique, COVID-19, diffusion de l'innovation, innovation numérique, soutien aux enseignants, communauté d'apprentissage entièrement en ligne, enseignement en ligne, pandémie, développement professionnel, TAM, TPACK, théorie de la distance transactionnelle, UDL, conception universelle de l'apprentissage
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.014 | 0.061 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".