Theory and Practice of Time-Management in Education
Notice bibliographique
Résumé
In this article we have examined main theoretical approaches to time-management and practice of its development in education. Authors have demonstrated the need to focusing on theory and practice of time-management in Russia considering quickly-changing processes in the world and deficit of time. The various methodologies of time-management including tools, technics and methods were analyzed. Authors have showed stages of practical appliance of self-management. We have presented results of research about the role of student in time-management to improve the efficiency of educational process. The data, fixing amount of time that students spend on accomplishing different tasks, personal records, time of rest, analyzing statistical data were collecting by using timing. Analysis let us to define the structure of student`s life to expose priorities, the most important, effortful and time-consuming tasks (using the tool of pair comparison). Pair comparison made it possible to compare and follow the way of changes in the structure of time management of students, based on instructive conclusions from the analysis of the first week of studies. Using polls we exposed the opinions of students about their health, dynamics of changes, negatively impacting factors etc. During research we have found the ways student waste their time, we have designed methods to overcome procrastination, we have developed ways to study using personal syllabus, video projects. Using the results of the poll we have formulated basic principles of introduction of time-management into student’s life which are goal-setting, defining of priorities, timeliness, verification, balance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,039 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».