Assessment of Instructors’ Technology Competency to be Used in the Settings of Formal and Non-Formal Education
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 purpose of this study was to test the model of diagnostic assessment of the level of formedness of the competency of pedagogical staff to use teaching technologies when applied in the settings of formal and non-formal education and to see whether the model creates opportunities for designing a strategy for professional lifelong development of teaching staff. A convergent (computer-oriented and traditional) methodology was used in this study including: the methodology for examination of the motivation drivers of professional activity (K. Zamfir); “Square of Values” methodology by O. Murzina; methodology of self-assessment of vocational and pedagogical motivation, Bass’s questionnaire on orientations entitled “Personality orientations”, Henning’s methodology called “Structure of Interests”, Criteria Cognitive Aptitude Test. It has been proved that the majority of teaching staff demonstrated the imitative and reproductive level of formedness of the professional competency consistent with all criteria. It seems that educators strive for self-improvement and self-development in using teaching technology in formal and non-formal education settings. This study results can be well used either to develop the structure and content of the professional development or post-graduation programs for the teaching personnel at the instructional institutions or to assess of the level of formedness of the professional competence of pedagogical staff to use teaching technologies in the settings of formal and non-formal education. The study attempts for the first time ever to assess professionalism-related competency in using teaching technology in formal and non-formal education settings and to specify the value orientations, motives, needs, spectrum of knowledge, skills, and abilities comprising the level of proficiency in this area as it is viewed through the needs of the labour market.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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