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Enregistrement W2982572925 · doi:10.5430/ijhe.v8n7p95

Contemporary Foreign Language Teacher’s Training

2019· article· en· W2982572925 sur OpenAlexvenueno aff
Olga А. Moiseenko, Инна Брониславовна Акиншина, Natalya Zimovets, Elena Viktorovna Shemaeva, Alexander V. Markov

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Teacher Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBachelorForeign languageEmpathyPedagogyFacilitatorCreativityReflexivityPsychologyMathematics educationCompetence (human resources)Transitive relationLanguage educationSociologyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article deals with contemporary foreign language teacher’s training. Based on experience it is analyzed foreign language teacher’s training system in Russia and noted specific tendencies in teacher’s training and his/her personal qualities. The authors consider innovative approaches directed to contemporary teacher of the 21-st century who is a central facilitator of a foreign language educational process. It is emphasized that methodology level development nowadays should have professionally oriented innovative nature and be aimed at the formation of a competence modeling pedagogical activity system and structure. The research that has been implemented in the pedagogical Institute of Belgorod State National Research University at the faculty of foreign languages has been focused on learning techniques development for formation of methodological thinking and teacher’s personal qualities. Special supplementary materials in «Methods of First Foreign Language Teaching» lessons (in both lectures and practical studies) were used for students going to get Bachelor’s degree in Education. Due to the research there were established the most effective learning techniques for development of teacher’s methodological thinking and his/her personal qualities formation (communication skills, empathy, creativity, reflexivity etc.).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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