MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2525319027 · doi:10.5539/ies.v9n10p116

The Research of Effectiveness of Ideological Political and Theories Curriculum Teaching (IPTCT) in China: Development and Problems

2016· article· en· W2525319027 sur OpenAlexvenueno aff
Liangliang Wang, Mingfang Fan, Feng Zhang

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIdeological and Political Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorthwest A and F UniversityChina Scholarship Council
Mots-clésChinaIdeologyEducational researchCurriculumClass (philosophy)SociologyTeaching methodPoliticsMathematics educationPedagogyPsychologyPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers have long been interested in how to improve the effectiveness of IPTCT courses in Chinese educational institutions. This article provides a framework for understanding the research undertaken into the effectiveness of IPTCT in China’s higher education system over the past ten years, from 2006 to 2015. It begins with a discussion of the special position held by IPTCT in China and the importance of undertaking effective studies into IPTCT. After reviewing the research on effective teaching theory within IPTCT research, describing the current research development in China, in the next section, the reasons for the use of historical and document methodology used in this paper are also examined. Next, a literature review and analysis of data collected from over a ten-year period publications in this field of study is undertaken. Then, the review highlights the six main areas identified by researchers to determine the effectiveness of IPTCT courses, including concept research; class teaching; teaching method; practice teaching; discipline innovation as well as student engagement. Furthermore, three research problems are examined which highlight the complexity of undertaking research into the effectiveness of IPTCT. The article concludes by exploring implications for future research into the effectiveness and suggestions for IPTCT teachers.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,394 · 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Education StudiesMême sujetIdeological and Political EducationTravaux en français237 207