E-learning in school education in the coming 10 years for developing 21st century skills: Critical research issues and policy implications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
One of the curriculum goals of e-learning in school education is to develop learners for 21st century skills through their daily learning activities. This paper aims to discuss the research issues and policy implications critical for achieving such a curriculum goal. A review of literature in the related fields indicates that K-12 schools should take advantage of e-learning to maximize learning opportunities of learners for the development of 21st century skills. We identify six research issues critical for e-learning in school education, namely the realization of developing 21st century skills of learners; the bridging of the gap between curriculum in school and situations in society; the maximization of learning opportunities in the learning process; the collection of evidence of improvement and building awareness of progress; the assessment of 21st century skills; and the provision of teacher development for enculturating learners to develop 21st century skills. We recommend the relevant stakeholders across different countries/regions to consider policies on the goal-setting of curriculum addressing 21st century skills development and bridging gap between school and society; on the availability of digital technology for school education; on the privacy/legal issues of learning data in e-learning process; and on the teacher development for pre-service and in-service teachers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle