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Enregistrement W2053014458 · doi:10.5539/res.v7n8p295

Control of Competences Formation of Foreign Language Bachelor Students on the Basis of LMS Moodle

2015· article· en· W2053014458 sur OpenAlexvenueno aff
Tatjana I. Zaburdaeva, Maria A. Serebryakova, Inna V. Kazantseva, Anna L. Kolyago, Оlgа V. Ivanova

Notice bibliographique

RevueReview of European Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueForeign Language Teaching Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBachelorTest (biology)ContradictionControl (management)Foreign languageComputer scienceMathematics educationWork (physics)Engineering managementKnowledge managementPsychologyPolitical scienceEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In connection with the transition to a two-tier system of training and educational programs development according to the new Federal State Educational Sandards it is necessary to improve measurement and control tools. The article gives special attention to the development of specific diagnostic tests for monitoring competences formation. The main objective of such tests is that the student, performing suggested tasks, is involved into active thinking and is to make informed decisions when problems occur. Their main aim is not to measure the relevant knowledge but to assess his level of understanding and professional thinking. The research work is relevant due to contradiction between the necessity to control the level of different competences formation and insufficient development of techniques for their assessment. The article presents an algorithm for development of tests in foreign languages, taking into account the provisions of the Common European competences. The paper is concerned with the possibilities the learning management system Moodle in the control of competencies formation of bachelor students of the Faculty of Foreign Languages by means of modern facilities. Built-in test system in Moodle provides a great opportunity for creating on-line tests with the following approaches: direct addition of the test in the course, followed by the supplement of test items, and creating new test based on a bank of questions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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