論文の概要: Barriers and Challenges of Computing Students in an Online Learning
Environment: Insights from One Private University in the Philippines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02121v1
- Date: Fri, 20 Nov 2020 02:19:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-23 14:46:33.673462
- Title: Barriers and Challenges of Computing Students in an Online Learning
Environment: Insights from One Private University in the Philippines
- Title（参考訳）: オンライン学習環境における計算学生の障壁と課題:フィリピンの1つの私立大学からの考察
- Authors: Bernie S. Fabito, Arlene O. Trillanes, Jeshnile R. Sarmiento
- Abstract要約: 本研究では,フィリピンの1つの私立大学における計算学生の課題について検討した。
調査は2020年3月16日から3月18日まで行われ、計300件の回答を得た。
学生も教員も完全にオンライン学習を行う準備が整っていないと結論付けることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While the literature presents various advantages of using blended learning,
policymakers must identify the barriers and challenges faced by students that
may cripple their online learning experience. Understanding these barriers can
help academic institutions craft policies to advance and improve the students'
online learning experience. This study was conducted to determine the
challenges of computing students in one private University in the Philippines
during the period where the entire Luzon region was placed under the Enhanced
Community Quarantine (ECQ) as a response to the COVID-19 pandemic. A survey
through MS Forms Pro was performed to identify the experiences of students in
online learning. The survey ran from March 16 to March 18, 2020, which yielded
a total of 300 responses. Descriptive statistics revealed that the top three
barriers and challenges encountered by students were 1. the difficulty of
clarifying topics or discussions with the professors, 2.the lack of study or
working area for doing online activities, and 3. the lack of a good Internet
connection for participating in online activities. It can be concluded that
both students and faculty members were not fully prepared to undergo full
online learning. More so, some faculty members may have failed to adapt to the
needs of the students in an online learning environment. While the primary data
of the study mainly came from the students, it would also be an excellent
addition to understand the perspective of the faculty members in terms of their
experiences with their students. Their insights could help validate the
responses in the survey and provide other barriers that may not have been
included in the study.
- Abstract（参考訳）: この文献はブレンド学習の様々な利点を示すが、政策立案者はオンライン学習体験を損なう可能性のある学生が直面する障壁と課題を特定する必要がある。
これらの障壁を理解することは、学術機関が学生のオンライン学習体験を進歩させ改善するための政策を立案するのに役立つ。
本研究は, フィリピンの1つの私立大学において, 新型コロナウイルスのパンデミックへの対応として, ルソン地域全体が拡張地域検疫(ECQ)の下に置かれた時期に, 計算学生の課題を明らかにするために行われた。
オンライン学習における学生の体験を特定するため,MS Forms Proによる調査を行った。
調査は2020年3月16日から3月18日まで行われ、合計300の回答を得た。
記述的統計では,生徒が遭遇する3つの障壁と課題が1。
教授との話題や議論の明確化の難しさ,2.オンライン活動を行うための研究や作業領域の欠如,3。
オンライン活動に参加するための良いインターネット接続がないこと。
学生も教員も完全にオンライン学習を行う準備が整っていないと結論付けることができる。
さらに、一部の教員は、オンライン学習環境における学生のニーズに適応できなかったかもしれない。
本研究の主なデータは, 主に学生から得られたものであるが, 学生との経験から, 教員の視点を理解する上でも, 優れた追加となるだろう。
彼らの洞察は、調査の回答を検証し、調査に含まれなかったかもしれない他の障壁を提供するのに役立つかもしれない。
関連論文リスト
- Enhancing Students' Learning Process Through Self-Generated Tests [0.0]
本稿では,学生の自律学習の促進を目的とした教育実験について述べる。
本研究の主目的は,評価試験に学生の質問を含めることによって,評価プロセスに学生を参加させることである。
学生がアップロードした質問は、登録された生徒全員と、関連する教師全員に表示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-21T09:49:33Z) - Adapting Large Language Models for Education: Foundational Capabilities, Potentials, and Challenges [60.62904929065257]
大規模言語モデル(LLM)は、個々の要求を解釈することでこの問題を解決する可能性を提供する。
本稿では, 数学, 文章, プログラミング, 推論, 知識に基づく質問応答など, 教育能力に関する最近のLLM研究を概観する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-27T14:37:32Z) - Effectiveness of an Online Course in Programming in a State University
in the Philippines [0.0]
本研究の目的は,オンラインコースがプログラミングコースの学習においてどの程度効果的かを明らかにすることである。
対象はPythonプログラミングであり,学生の反応を判断するための評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-23T06:51:02Z) - Virtual learning environment is pleasure or pressure [0.0]
本研究は,オンライン学習と仮想教室学習に関する学生の意見について議論した。
本研究は主に,eラーニングの学生の意識,快適さ,不快感に焦点をあてた。
研究によると、学生の50%以上がデジタルスキルについて優れた知識を持っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-19T08:33:55Z) - Disadvantaged students increase their academic performance through
collective intelligence exposure in emergency remote learning due to COVID 19 [105.54048699217668]
新型コロナウイルス(COVID-19)危機の間、世界中の教育機関が対面指導から緊急遠隔教育(ERT)へと移行した。
我々は,7,528人の大学生のデータを分析したところ,議論フォーラムにおける学生間の協調的・合意的ダイナミクスが最終GPAに肯定的な影響を及ぼすことがわかった。
自然言語処理を用いて,高校生の学習成績が低かった1年生が,議論フォーラムでよりコンテンツ集約的な投稿に晒されていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-10T20:23:38Z) - Comparative Study of Learning Outcomes for Online Learning Platforms [47.5164159412965]
パーソナライゼーションとアクティブラーニングは、学習の成功の鍵となる側面です。
私たちは2つの人気のあるオンライン学習プラットフォームの学習結果の比較正面調査を実施します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-15T20:40:24Z) - Student Barriers to Active Learning in Synchronous Online Classes:
Characterization, Reflections, and Suggestions [29.903934269672572]
この研究は、同期オンライン環境におけるアクティブラーニングに対する生徒の障壁を特徴づけることに焦点を当てている。
テーマ分析により、人間側、技術側、環境側の障壁のテーマの中で、学生のオンラインアクティブな学習障壁のリストを作成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-10T21:03:15Z) - Characterizing Student Engagement Moods for Dropout Prediction in
Question Pool Websites [44.044073134427656]
我々は,QP学生のエンゲージメント・ムードを,チャレンジ・シーカー,主題・シーカー,興味・シーカー,喜び・シーカー,非シーカーの5つに分けた。
学生は各エンゲージメント・ムードにおける質問に対する回答を総合的に選好しており,これらの選好からの逸脱は,退学確率を著しく高めている。
本稿では,QPにおける学生のドロップアウトを予測するために,新しいハイブリッド機械学習モデル(Dropout-Plusと呼ぶ)を導入することで貢献する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-31T10:30:19Z) - The Challenges of Assessing and Evaluating the Students at Distance [77.34726150561087]
新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大が高等教育機関に強い影響を及ぼし、教室の授業は中止された。
本論文は、ポルトガルの高等教育機関がもたらす課題を探求し、評価モデルにもたらす課題を分析することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-30T13:13:45Z) - Peer-inspired Student Performance Prediction in Interactive Online
Question Pools with Graph Neural Network [56.62345811216183]
本稿では,対話型オンライン質問プールにおいて,より優れた生徒のパフォーマンス予測を実現するために,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた新しいアプローチを提案する。
具体的には,学生のインタラクションを用いた学生と質問の関係をモデル化し,学生のインタラクション・クエストネットワークを構築する。
1631の質問に対して4000人以上の学生の問題解決過程において生成した104,113個のマウス軌跡からなる実世界のデータセットに対するアプローチの有効性を評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-04T14:55:32Z) - PAN IIT Survey on Online Education: A Report [0.0]
新型コロナウイルスのパンデミックのため、ほとんどのITIは、学期を完了するためのオンラインモードに切り替えた。
特にインドの文脈では、オンライン教育に関するデータが不足している。
調査データは2020年5月5日から5月25日まで収集された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-05T06:08:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。