The Use of Innovative Pedagogical Technologies for Automation of the Specialists’ Professional Training
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 find out how students and teachers perceive the automation of the specialists’ professional training process and the impact factors of perceiving the learning activity of such kind by students and faculty. The experimental model of automated learning was based on an express course in the academic subjects "Roman Private Law" and "Latin (Latin Law Phraseology)". The following methods were used to analyze the quantitative data: Chi-Square statistical method and triangulation. STATA Software was used to process the data. An online Text Analyzer utility was used to process the answers of the focus group respondents to determine the research categories. Automation of the professional training process has a positive impact on education and greatly enhances the opportunities for both teachers and students making it possible to effectively solve the key task of higher education – to teach the student an autonomous learning, as it forms the skills of managing their own time, self-organization, self-motivation, and reflection. Automation of the professional training process through the use of innovative pedagogical technologies brings about a number of new opportunities and advantages, such as: prominence (detailed elaboration of professional processes with different levels), interactivity (ability to control and influence the process), focusing (allows to remove distracting factors, to concentrate on the material). In the proposed automated model, Chatbot can be programmed so that the course participant will not feel the difference between the language of the real person and the machine. Queries that cannot be processed by Chatbot are answered by the course administrator/moderator via email. This model can be adapted and upgraded to teach other professionally oriented theoretical and applied courses. In addition, Chatbot can be used by higher education institutions in managing a university admissions process to provide applicants with information about admission requirements, programmes, specialties, etc.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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