TEN TOP PROBLEMS OF EDUCATION. FROM COGNITIVE DISSONANCE TO THE ALGORITHM OF THE FUTURE RENAISSANCE
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The article analyzes the radical transformations of classical education, characterizes the peculiarities of foreign and national system of education reaction to the challenges of a modern innovative society. It has been outlined that in many countries of the European Union, North America (the USA, Canada), the East (Japan, China), new schemes for the division of higher education programs into professional and academic ones are being developed and implemented, a system of narrow-profile higher educational institutions is being formed, research and corporate universities come into being. At all levels of higher education the aims, theory and practice of training prospective specialists are reconsidered. In addition, it has been shown that in Ukraine, modern problems of reforming education, on the contrary, lack system and consistency, in programs and slogans of subjects of educational policy there are often elements of populism, and setting of unrealistic tasks. As a result, many participants of the educational process have a sense of cognitive dissonance both when trying to assess the true state of the academic environment and evaluate the models that are offered. Based on comprehension of the most important points of bifurcation in modern Ukrainian education, ten key problems are identified and characterized. It is proved that solving them and ensuring the renaissance of education is possible, at least, based on three viable steps: introduction of a new organizational and economic mechanism for innovative development of education; reconstruction of the content and methodological resources of education; audit of the academic environment and optimization of the network of higher educational institutions.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle