Educational Union secondary school – higher technical school – As a Way To European Standards of Education
Notice bibliographique
Résumé
Peculiarities of educational systems of China, Australia, Brazil, Canada, the USA, the European Union, the former Soviet Union, the Russian Federation, Ukraine. Ukraine’s integration into the EU involves knowing the English language. In lyceum "Intellect" 12 subjects are taught in English. Three characteristic features of educational process in the lyceum are: who teaches, how it is done, what textbooks and what syllabus are used. Four levels of a lyceum graduate. Conducting experimental research work on the topic "Creating a model of innovative educational unit association "Secondary school – higher technical school" as a way to European standards of education” on the basis of Kyiv lyceum "Intellect" and Polytechnics University KPI. Subject "Technologies" is a peak of a pyramid, based on physics, mathematics, humanities, the English language and science. The task of Linguistic education and European language portfolio.In his article the author introduces a unique system of work of Kyiv private lyceum "Intellect". He focuses on three key principles of a successful educational process: an extensive usage of modern technologies, a unique syllabus (based on the original books compiled by the teachers of the lyceum) and the team of talented and experienced tutors. Furthermore, the author specifies the peculiarities of teaching physics and mathematics, the system of evaluating pupils’ progress and offers some recommendations regarding the improvement of secondary school activity under the requirements of the present day realities.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».