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Enregistrement W2173007051

Difficulties and Countermeasures in the Teaching Management of Free Normal Graduates for the Professional Master’s Degree of Education in China

2015· article· en· W2173007051 sur OpenAlexvenueno aff
Ju He

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Governance and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContradictionChinaQuality (philosophy)Space (punctuation)Process (computing)Work (physics)CountermeasurePsychologyBusinessSociologyPublic relationsMedical educationPolitical scienceComputer scienceMedicineEngineeringLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At present, the cultivation of free normal graduates for the professional master’s degree of education in China is in the stage of exploration and practice. Therefore, there appear some problems in the process of cultivation and teaching management, adversely affecting the quality of cultivation. This paper analyzes the problems and their causes in the course of teaching management and summarizes them mainly in the following aspects: First, students’ being relatively dispersed leaves management inconvenience of time and space; second, the contradiction between work and study leaves little time to study; third, part of the free normal masters pay little attention to study and lack learning initiatives. Based on the above aspects, this paper proposes the following countermeasures: First, monitoring and evaluation should be strengthened to consummate the management system; second, informationalization of management should be accelerated to ease the inconvenience of time and space; third, multi-participation should be involved to improve the efficiency of management; four, the guidance of individuals should be strengthened to improve their self-awareness.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
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