AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe findings revealed that the COVID-19 studies in TR index are categorized under four themes, namely “instructor”, “student”, “system” all of which have strength and weakness categories and “perception” theme with positive and negative categories.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Although digitalization in education and distance education are important phenomena of the 21st century, face-to-face education continued its dominant role until the COVID-19 pandemic. With the pressure of the pandemic to continue education remotely, a fairly new and challenging period has emerged for all stakeholders of education. This study is intended to investigate educational studies indexed in TR INDEX during COVID-19 emergency remote teaching to provide a detailed and comprehensive picture of research interest and focus. The research employed qualitative research methodology and narrative literature review design in which pattern, themes, and relationships are aimed to be recognized and a narrative explanation of the results of the examined papers is provided. The large amount of qualitative data from 75 examined articles was analyzed collaboratively through Atlas.ti qualitative data analysis software which is crucial in providing sound interpretation of such data and creating valid results. The findings revealed that the COVID-19 studies in TR index are categorized under four themes, namely “instructor”, “student”, “system” all of which have strength and weakness categories and “perception” theme with positive and negative categories.
Özet
Eğitimde dijitalleşme ve uzaktan eğitim 21. yüzyılın önemli olgularından olsa da yüz yüze eğitim COVID-19 pandemisine kadar baskın rolünü sürdürmüştür. Pandeminin eğitimi uzaktan sürdürme baskısıyla eğitimin tüm paydaşları için oldukça yeni ve zorlayıcı bir dönem ortaya çıkmıştır. Bu çalışma COVID-19 acil durum uzaktan öğretimi sırasında yapılan ve TR DİZİN’de yer alan eğitim çalışmalarını inceleyerek yapılan çalışmalardaki araştırma odağının ayrıntılı ve kapsamlı bir resmini sağlamayı amaçlamıştır. Araştırmada, desen, tema ve ilişkilerin ve incelenen makalelerin sonuçlarının detaylı bir açıklamasının sunulduğu nitel araştırma metodolojisi ve betimsel literatür taraması tasarımı kullanılmıştır. İncelenen 75 makaleden elde edilen büyük miktarda nitel veri, bu tür verilerin sağlıklı yorumlanmasında ve geçerli sonuçlar oluşturulmasında çok önemli olan Atlas.ti nitel veri analiz yazılımı aracılığıyla ve ikinci bir araştırmacının katılımıyla ortaklaşa olarak analiz edilmiştir. Bulgular, TR indeksinde yer alan COVID-19 çalışmalarının, güçlü ve zayıf kategorilerine sahip olan “eğitmen”, “öğrenci”, “sistem” ve olumlu ve olumsuz kategorilere sahip “algı” teması olmak üzere dört tema altında kategorize edildiğini ortaya koymuştur.