TEN TOP PROBLEMS OF EDUCATION. FROM COGNITIVE DISSONANCE TO THE ALGORITHM OF THE FUTURE RENAISSANCE
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,068 |
| Communication savante | 0,019 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».