MODERN METHODS OF RESEARCH-BASED TEACHING AND LEARNING: FOREIGN EXPERIENCE
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 describes theoretical foundations of research-based teaching and learning, their role in shaping a research competence of students, their critical and creative thinking. It has been pointed out that research-based teaching and learning is one of the main trends of modern European education, enshrined in the European Higher Education Area (EHEA) strategic and analytical documents. The model of scientific researches integration in the educational process of a university is considered, which is constructed using 2 criterias: a degree of students perception of scientific problems and a degree of students involvement in a scientific research work. The experience of research-based teaching and learning, from universities of different countries (Japan, UK, Australia, New Zealand, USA, Canada) is analyzed and classified according to the methods of educating. It is noted that the most effective methods for a development of the students’ researches competence are active methods, which stimulate active mental and practical performance during an acquisition of educational material. Students participate in a process of cognition; they exchange information, analyze it, consider alternative thoughts, participate in a discussion, model situations, evaluate the actions of others and their own behavior, make thoughtful decisions, that is, collectively solve educational and scientific problems, plunging into a real atmosphere of scientific cooperation. Specific attention is paid to such active learning and educating methods as project method, case method, discussions, research method, game techniques, communication with leading scientists, specialty practical activity as well as an introduction of scientific research results into production.
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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 | 0,012 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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