The Teachers’ Preparation for the Work with Deviancy-Prone Students
Notice bibliographique
Résumé
The problem investigated sounds acute as long as any teacher can meet a necessity to work with different categories of students including young men and ladies who are at war with rules and regulations, and do not want to put up with typical social behaviour. The article aims at defining deviant behaviour as a studying discipline violation, which can become a harsh obstacle for the teacher’s attempts to construct a usual architecture of a lesson. It also reveals a set of psychological-and-pedagogical conditions which are seen as capable of overcoming students’ deviant behaviour. The experiment underlining the effectiveness level of the complex (set) suggested has become a mainstream investigation method of this problem and heads for a constructive work with risk-prone students (prone to deviant behaviour). Following a step-by-step prevention of students’ deviant behaviour, implementing preventive pedagogics and deviantology into courses of further promotion for teachers, constructing theatre studios for risk-prone students – all this can set up a healthy atmosphere in a students’ group and become a strong basis of preventive knowledge for the teacher. The article materials can be useful while organizing the teacher’s psychological-and-pedagogical work (especially for beginning teachers) with a collective of risk-prone, deviant-behaving students – the students who tend to ruin the studying discipline systematically.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».