Penelitian ini mempelajari peralihan mendadak dari kelas tatap muka ke pembelajaran daring selama lockdown COVID-19 2020 di China. Analisis dipimpin oleh Shijie Lu bersama rekan dari beberapa universitas. Tim membandingkan nilai sebelum pandemi dengan nilai saat pengajaran daring menggunakan lebih dari 15.000 catatan dan hampir 8.000 mahasiswa di sembilan universitas.
Hasilnya berbeda menurut jenis mata kuliah. Untuk mata kuantitatif seperti matematika, nilai mahasiswa naik sekitar delapan hingga 11 poin. Mata yang bergantung pada diskusi, seperti bahasa Inggris, mendapat manfaat lebih sedikit. Penelitian juga menemukan bahwa kebijakan lockdown yang sangat ketat meningkatkan stres dan mengurangi efektivitas pembelajaran daring, sementara beberapa kebijakan tertentu membantu mahasiswa tetap fokus.
Kata-kata sulit
- penelitian — Studi atau analisis untuk mendapatkan informasi.
- mahasiswa — Orang yang belajar di universitas atau institusi tinggi.
- efektif — Memberi hasil yang baik atau berhasil.efektivitas
- diskusi — Pembicaraan atau pertukaran ide tentang sesuatu.
- pandemi — Wabah penyakit yang menyebar luas.
- pembelajaran — Proses belajar yang dilakukan oleh seseorang.pembelajaran daring
- beralih — Mengganti dari satu hal ke hal lain.
Tips: arahkan kursor, fokus, atau ketuk kata yang disorot di dalam teks untuk melihat definisi singkat sambil membaca atau mendengarkan.
Pertanyaan diskusi
- Apa pendapatmu tentang pembelajaran daring?
- Bagaimana cara agar pembelajaran daring lebih efektif?
- Apa saja keuntungan dan kerugian dari belajar di rumah?
Artikel terkait
AI untuk memperbaiki data penyebab kematian
Para peneliti meluncurkan proyek CODA, alat AI tiga tahun yang didanai Gates Foundation untuk memperbaiki data penyebab kematian di negara berpenghasilan rendah. Alat ini dipakai di komunitas dan fasilitas, dan memberi tingkat keyakinan pada rekomendasi.
Ilmuwan Afrika Selatan Pantau Kualitas Udara Waktu Nyata dengan Metode Fisika Partikel
Ilmuwan di Afrika Selatan mengadaptasi metode fisika partikel untuk sistem AI_r yang memantau kualitas udara waktu nyata menggunakan sensor murah, IoT, dan kecerdasan buatan. Proyek memasang 500 sensor di Sedibeng tahun depan dan mendapat dukungan internasional.