Formation of Students’ Competence of Tertiary Educational Institutions by Practical Training Aids
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the scientific article is aimed at studying the features of students’ competenceformation at tertiary educational institutions by practical training aids. To reveal the purpose of a scientific article, methods of theoretical analysis and synthesis have been used (to study the theoretical framework of students’ competence formation at tertiary educational institutions by practical training aids) and methods of comparison, grouping and concretization (to analyze and assess the practical results of students’ competence formation at tertiary educational institutions by practical training aids). The practical results of the study are presented through: the results of assessing students’ knowledge of Mathematics, Reading and Science, according to the PISA program; dynamics and structure of the number of students enrolled in tertiary education; the proportion of undergraduate students in% of the population at the age of 20-24 years old. According to the results of the PISA program, developed by the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD), it has been found that Austria, Belgium and Germany have the highest average scores in Mathematics, Reading and Science, compared to the average scores in OECD countries. It has been established that in Ukraine the average students’score in Mathematics in 2018 is lower than the average score in OECD countries by 21 points, in Reading - by 36 points, and in Science - by 20 points. In the course of the study it hasbeenestablished that currentlyeducators use the following practical training aids for the formation of students’ competence in the learning process, namely: introduction of a modular academic program in the educational process, providing the necessary level of theoretical basis, implementation of introductory,educational, training, undergraduate practices, work experience internship in the educational process of students’ training, application of information, innovation and interactive technologies in the educational process, teaching and training of students in accordance with the requirements of the labor market and employers, ensuring cooperation between tertiary educational institutionsin the framework of student exchange programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».