MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3040283398 · doi:10.17759/psyedu.2020120201

How Results are Created: Methodological Approaches to the Design of Educational Outcomes

2020· article· en· W3040283398 sur OpenAlexaboutno aff
Кирилл Баранников, Igor Remorenko

Notice bibliographique

RevuePsychological-Educational Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Learning Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminologyCurriculumCompetence (human resources)Subject (documents)Outcome-based educationOutcome (game theory)National curriculumMathematics educationManagement scienceComputer scienceMedical educationPedagogyEngineering ethicsPsychologyEngineeringMedicineLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors make retrospective analyze of "outcome-based education" and “competence-based education” concepts evolution. National educational standards and curricula all around the world have gone through dramatic transformation over the last 20 years. New education models require new methodology for designing educational outcomes. In the paper, based on the analysis of international experience, a framework for designing outcomes is proposed. Authors analyze Canada, UK, Finland, Australia, USA experience. Also terminology of meta-subject and subject outcomes are discusses in the paper. The framework presented by the authors is applicable both for school and teacher curricula, and at the national level, when formulating standards or example currucula.

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)0,529
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,598
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5290,598
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0140,012
Études des sciences et des technologies0,0060,033
Communication savante0,0240,018
Science ouverte0,0060,010
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,857
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,302 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePsychological-Educational StudiesMême sujetHigher Education Learning PracticesTravaux en français237 207