MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2978553642 · doi:10.18023/ijece.2020.26.2.006

4차산업혁명시대의 창의적 재능 발달: 유아교육현장을 중심으로

2020· article· ko· W2978553642 sur OpenAlexvenueno aff
Tae-Yeon Kim

Notice bibliographique

RevueEarly childhood education · 2020
Typearticle
Langueko
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Technology and Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

본 연구에서는 4차 산업 혁명을 위한 창의적 인재 육성을 위한 유아교육현장의 인식과 노력을 알아보고자 한다. 유치원과 어린이집 교사 71명을 대상으로 창의성 교육에 대한 설문조사를 실시하고, 설문조사 결과를 바탕으로 8명의 전문가와 초점집단면접을 진행했다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 유아교사는 아동의 창의력을 중요한 교육적 가치로 간주했지만 대부분의 창의성 교육방법에 익숙하지 않았다. 둘째, 유아교육현장에서 바라본 유아 창의성 개념의 확대가 필요하다. 유아의 창의력은 결과보다는 원인에 의해 평가되어야 한다. 셋째, 교사가 유아의 창의성을 명확하게 인식하고, 창의적이며 수용적인 교실 분위기를 형성하는 것이 중요하다. 이 연구가 유아교육현장의 창의적 재능 개발에 대한 시사점을 제시 할 수 있을 것으로 기대한다.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,028
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEarly childhood educationMême sujetMilitary Technology and StrategiesTravaux en français237 207