Is Load Shedding another Pandemic, Post COVID-19 at Institution of Higher Learning in South Africa?

封面

如何引用文章

全文:

详细

In 1994, the African National Congress (ANC)-led government implemented a Reconstruction and Development Programme (RDP) program that entailed providing South Africans with stable and regular electricity supplies. Government through the state president declared COVID-19 a pandemic in 2019. Institutions of higher education resorted to introduce online teaching and learning as a method of ensuring that section 27 (1) (a) (b) of the Constitution of the Republic of South Africa was executed. Load shedding brought numerous challenges in the education settings in the institutions of higher learning. The crisis led to institutional economy and disrupted academic performance at institutions of higher learning. The purpose of this study is to examine whether load shedding can be regarded as a pandemic post COVID-19. Access the impact of load shedding at institutions of higher learning. Therefore, this is a conceptual paper and it relied on existing data for analysis and interpretation. The study recommends that institution of higher learning should invest in alternative sources of energy, and develop an effective communication strategy.

作者简介

Mathibedi Kgarose

University of Limpopo

编辑信件的主要联系方式.
Email: Mathibedikgarose85@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6955-3883

PhD, Lecturer of the Department of Public Administration

X1106, Private Bag, Sovenga, South Africa, 0727

Daphney Makhubele

University of Limpopo

Email: daphneychaffinch@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5141-9413

PhD, Lecturer of the Department of Public Administration

X1106, Private Bag, Sovenga, South Africa, 0727

Lebo Setaise

University of Limpopo

Email: lebogang010124@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-3120-3834

PhD, Lecturer of the Department of Public Administration

X1106, Private Bag, Sovenga, South Africa, 0727

参考

  1. Masipa M.D., Ramoshaba D.J., Mabasa L.T., et al. An Assessment of COVID-19 Pandemic Quarantine and Isolation Programmes: A Case Study of the University of Limpopo. Journal of Student Affairs in Africa. 2022;10 (2):17-30.
  2. Jantjies M. How South Africa Can Address Digital Inequalities in E-learning. The Conversation. 2020:1-3.
  3. Gehringer C., Rode H., Schomaker M. The Effect of Electrical Load Shedding on Pediatric Hospital Admissions in South Africa. Epidemiology (Cambridge, Mass.). 2018;29 (6):841.
  4. Faranda R. Pievatolo A., Tironi E. Load Shedding: A New Proposal. IEEE. Transactions on Power Systems. 2007;22 (4):2086-2093.
  5. Goldberg A. The Economic Impact of Load Shedding: The Case of South African Retailers. [Dissertation]. University of Pretoria; 2015.
  6. Findt K., Scott D.B., Lindfeld C. Sub-Saharan Africa Power Outlook 2014. Kpmg Africa. 2014.
  7. Ramoshaba D.J., Kgarose M.F. Analysing Coping Strategies of Students for Online Teaching and Learning During the Covid-19 Pandemic. International Journal of Research in Business and Social Science (2147-4478). 2022;11 (9):343-347.
  8. Gumede L., Badriparsad N. Online Teaching and Learning Through the Students’ Eyes-Uncertainty Through the COVID-19 Lockdown: A Qualitative Case Study in Gauteng Province. South Africa. Radiography. 2022;28 (1):193-198.
  9. Qakoshe N. Load Shedding Continues to Be a Threat to Higher Education. 2022. URL: https://www.researchgate.net/publication/358286057_LOAD_SHEDDING_CONTINUES_TO_BE_A_THREAT_TO_HIGHER_EDUCATION (accessed: 12.10.2023).
  10. Park S., Freeman J., Middleton C. Intersections Between Connectivity and Digital Inclusion in Rural Communities. Communication Research and Practice. 2019;5 (2):139-155.
  11. Ting M.B., Byrne R. Eskom and the Rise of Renewables: Regime Resistance, Crisis and the Strategy of Incumbency in South Africa’s Electricity System. Energy Research & Social Science. 2020;60:101333.
  12. Thanuskodi S. Internet Use Among the Faculty Members and the Students in the Professional Colleges at Tirunelveli Region: an Analytical Study. Educational Research. 2011;2 (13):1868-1875.
  13. Al-Ansari H. Internet Use by the Faculty Members of Kuwait University. Electronic Library. 2006;24 (6):791-803.
  14. Okundamiya M.S. Modelling and Optimization of a Hybrid Energy System for GSM Base Transceiver Station Sites in Emerging Cities. Benin: University of Benin; 2015.
  15. Arthur J.K., Forgor L., Frimpong S.A. The Effect of the Load Shedding on the Qoe and Qos of Mobile Network Operators. 2019 International Conference on Communications, Signal Processing and Networks (ICCSPN). IEEE. 2019:1-10.
  16. Bangani Z. The Digital Learning Divide. URL: https://www.newframe.com/the-digitallearning-divide/ (accessed: 12.05.2023).
  17. Dube B. Rural Online Learning in the Context of COVID-19 in South Africa: Evoking an Inclusive Education Approach. Multidisciplinary. Journal of Educational Research. 2020;10 (2):135-157. https://doi.org/10.17583/remie.2020.5607
  18. Zhou L., Nunes M.B. Barriers to Knowledge Sharing in Chinese Healthcare Referral Services: An Emergent Theoretical Model. Global Health Action. 2016;9 (1):29964.
  19. Mogalakwe M. The Use of Documentary Research Methods in Social Research. African Sociological Review/Revue Africaine De Sociologie. 2006;10 (1):221-230.
  20. Bartley S.J., Golek J.H. Evaluating the Cost Effectiveness of Online and Face-to-Face Instruction. Journal of Educational Technology & Society. 2004;7 (4):167-175.
  21. Queiros D.R., Villiers M.R. Online Learning in a South African Higher Education Institution: Determining the Right Connections for the Student. International Review of Research in Open and Distributed Learning. 2016;17 (5):165-185.
  22. DiMaggio P.J., Powell W.W. The Iron Cage Revisited: Institutional Isomorphism and Collective Rationality in Organizational Fields. American Sociological Review. 1983:147-160.
  23. Cai Y., Mehari Y. The Use of Institutional Theory in Higher Education Research. Theory and Method in Higher Education Research. Emerald Group Publishing Limited. 2015; (1):1-25.
  24. Adenikinju A.F. Analysis of the Cost of Infrastructure Failures in a Developing Economy: The Case of the Electricity Sector in Nigeria. 2005.
  25. Gifford R., Nilsson A. Personal and Social Factors that Influence Pro Environmental Concern and Behaviour: A Review. International Journal of Psychology. 2014;49 (3):141-157.
  26. Brammer S., Jackson G., Matten D. Corporate Social Responsibility and Institutional Theory: New Perspectives on Private Governance. Socio-economic Review. 2012;10 (1):3-28.
  27. Mapuva J. Confronting Challenges to E-learning in Higher Education Institutions. International Journal of Education and Development Using ICT. 2009;5 (3):101-114.
  28. Mapuva J., Muyengwa L. Conquering the Barriers to Learning in Higher Education Through E-learning. International Journal of Teaching and Learning in Higher Education. 2009;21 (2):221-227.
  29. Lee J.J., Rice C. Welcome to America? International Student Perceptions of Discrimination. Higher Education. 2007;53 (3):381-409.
  30. Steenkamp H., February A., September J. et al. The Influence of Load Shedding on the Productivity of Hotel Staff in Cape Town, South Africa. Expert Journal of Business Management. 2016; 2 (4): 69-77.
  31. Lokailwe O.G. Energy Management at a South African Higher Education Institution: A Case Study. [Dissertation]. Cape Peninsula University of Technology; 2021.
  32. Maistry N., McKay T.M. Promoting Energy Efficiency in a South African University. Journal of Energy in Southern Africa. 2016;27 (3):1-10.
  33. Hodge G.A., Greve C. Public-Private Partnerships: An International Performance Review. Public Administration Review. 2007;67 (3):545-558.
  34. Tilak J.B. Public-private Partnership in Education. The Hindu. 2010;24:1-16.
  35. Feldman V. Does Learning Require Memorization? A Short Tale about a Long Tail. Proceedings of the 52nd Annual ACM SIGACT Symposium on Theory of Computing. 2020:954-959.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».